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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Kavassalis, Petros; Stieber, Harald; Breymann, Wolfgang; Saxton, Keith; Gross, Francis Joseph,
2018.
An innovative RegTech approach to financial risk monitoring and supervisory reporting.
Journal of Risk Finance.
19(1), S. 39-55.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1108/JRF-07-2017-0111
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Filzmoser, Peter; Hron, Karel; Templ, Matthias,
2018.
Applied compositional data analysis : with worked examples in R.
1. Auflage.
Cham:
Springer.
Springer Series in Statistics (SSS).
ISBN 978-3-319-96420-1.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-319-96422-5
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2018.
Ausbildung zur Führungskraft in der Instandhaltung an der Hochschule.
fmpro service.
2018(3), S. 14-16.
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Chen, Yann Qi; Fink, Olga; Sansavini, Giovanni,
2018.
IEEE Transactions on Industrial Electronics.
65(1), S. 561-569.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/TIE.2017.2721922
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Templ, Matthias,
2018.
Compositional data analysis of our favourite drinks.
In:
eRum 2018, European R Users Meeting, Budapest, Bulgaria, 14-16 May 2018.
Verfügbar unter: https://2018.erum.io/#talk-2-44