Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)
Wir generieren Mehrwert aus Daten
Wir nutzen fortschrittliche datenbasierte Methoden, um innovative Lösungen für Wirtschaft und Industrie zu entwickeln. Wir begegnen realen Herausforderungen mit wissenschaftlichen Methoden und einem starken Fokus auf praktische Relevanz. Wir sind die führende Ausbildungsstätte und bevorzugte Partnerin für angewandte Data Science und Business Engineering in der Schweiz.
Schwerpunkte
Fortschrittliche, wissenschaftliche Instrumente und Werkzeuge für Lösungen in der Finanzbranche
Health and Environmental Analytics
Datenanalyse zur Ableitung interpretierbarer Ergebnisse unter Verwendung statistischer und maschineller Lerntechniken.
Maintenance, Mobility, AI & Society
Nutzung von KI und fortschrittlicher Modellierung für Innovationen in den Bereichen vorausschauende Wartung, Mobilitätslösungen und sozial ausgerichtete Systeme
Gewinnung von Erkenntnissen, Schaffung von Werten und Förderung von Innovationen in Geschäftsprozessen und Dienstleistungen
Visual Intelligence and Applications
Da visuelle Daten zu einer der reichhaltigsten und komplexesten Informationsquellen werden, ist Visual Intelligence ein wichtiger Pfeiler der modernen Datenwissenschaft, der neue Wege zur Analyse, Modellierung und Kommunikation durch Bilder, Videos und immersive Umgebungen ermöglicht.
Für Studierende
Consulting Services
Aktuelles
Unser Team
Publikationen
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Mohanty, Sharada Prasanna; Czakon, Jakub; Kaczmarek, Kamil A.; Pyskir, Andrzej; Tarasiewicz, Piotr; Kunwar, Saket; Rohrbach, Janick; Luo, Dave; Prasad, Manjunath; Fleer, Sascha; Göpfert, Jan Philip; Tandon, Akshat; Mollard, Guillaume; Rayaprolu, Nikhil; Salathe, Marcel; Schilling, Malte,
2020.
Deep learning for understanding satellite imagery : an experimental survey.
Frontiers in Artificial Intelligence.
3(534696).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3389/frai.2020.534696
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Templ, Matthias,
2020.
Exploratives Lernen mittels Fallen stellen, Fehler provozieren und Feedback geben.
In:
IAS Tag der Lehre, Wädenswil, 8. Januar 2020.
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Templ, Matthias,
2020.
Functional data analysis in Bayes spaces with an application to spatio-temporal population data.
In:
uRos 2020 Abstracts.
Use of R in Official Statistics 2020 : 8th international conference, virtual, 2-4 December 2020.
Statistik Austria.
Verfügbar unter: https://uros.hopto.org/
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Chen, Ying; Giudici, Paolo; Hadji Misheva, Branka; Trimborn, Simon,
2020.
Lead behaviour in Bitcoin markets.
Risks.
8(1), S. 4.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/risks8010004
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Bödi, Linda Helen; Grabner, Helmut,
2020.
Learning to ignore : fair and task independent representations.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-21602