Digitalisierung in der chemischen Industrie (BASF)
Als der weltweit größte Chemiekonzern ist die BASF bekannt für ihre Innovationen und Experimente am Labortisch. Doch in einer Welt, in der Daten das neue Öl sind, hat die BASF bereits frühzeitig erkannt, dass kein Weg an der digitalen Transformation vorbeiführt. Schon längst gehen Experimente Hand in Hand mit virtuellen Modellierungen und Simulationen, unter anderem auch am Supercomputer Quriosity.
Am Mittwoch, 21. Oktober um 19 Uhr bietet die BASF die Möglichkeit an einem einstündigen, interaktiven Vortrag teilzunehmen, bei dem präsentiert wird wie die BASF die Digitalisierung im eigenen Unternehmen, sowie auch der ganzen Branche vorantreibt. Anhand des Beispiels einer technischen Anlage werden die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning und dem Einsatz modernster IT aufgezeigt und erläutert. Anschließend habt ihr die Möglichkeit bei einer Q&A Session eurer Neugierde freien Lauf zu lassen.
STADS – Clean The City
Aufgrund der derzeitigen Situation rund um die Corona-Pandemie sind größere soziale Events quasi nicht existent. Um nicht nur zuhause zu sitzen, haben wir uns etwas überlegt, wie wir doch etwas zusammen unternehmen und gleichzeitig Positives für die Umwelt und die Stadt Mannheim erreichen können. Am Freitag den 23.10. starten wir um 15 Uhr eine Müllsammelaktion innerhalb Mannheims. Wir werden Gruppen von bis zu 10 Personen bilden, denen ein Bezirk zugeordnet wird. Dieser Bezirk wird dann innerhalb der Gruppe noch einmal in Teams aufgeteilt. Durch die Verschärfung der Situation in Mannheim müssen hierbei durchgehend die Abstandsregeln eingehalten werden.
Das gesamte Material (Müllsäcke, Handschuhe und auch Zangen) wird von der Abfallwirtschaft Mannheim gestellt und von uns gebracht. Im Anschluss daran kommen die Gruppen als Belohnung gemütlich auf ein paar Bier von STADS zusammen. Dabei sollen sich die Gruppen natürlich nicht vermischen und des müssen die gängigen Regeln eingehalten werden.
CODE 4 CAMELOT – Hackathon 2020
Durch seine spezialisierte Expertise im Value Chain Management in der Prozess-, Konsumgüter- und Fertigungsindustrie hat sich unser Premiumpartner CAMELOT Management Consultants als weltweit führender Beratungsspezialist einen Namen machen können. Dass auch datenbasierte Ansätze und Lösungen in diesen Industrien eine immer größere Rolle spielen, hat man natürlich auch bei CAMELOT längst erkannt.
Wir sind daher stolz verkünden zu können, dass wir vom 28. – 30. Oktober gemeinsam mit unserem Premiumpartner CAMELOT einen dreitägigen digitalen Hackathon veranstalten werden.
Wichtig: Ihr teilt eure Zeit über die ca. 48 Stunden selbst ein, sodass sich der Hackathon flexibel in euren Uni-Alltag integrieren lässt. Die Erwartung ist keinesfalls, dass 48 Stunden am Stück an der Challenge gearbeitet wird.
Specialist Seminar : Neuronale Netze
Wie genau funktionieren eigentlich neuronale Netze und was haben sie mit künstlicher Intelligenz zu tun? Wir entzaubern in unserem Specialist Seminar die Idee hinter künstlichen neuronalen Netzen und erklären euch die mathematischen Grundlagen.
Außerdem zeigen wir euch wie man ein neuronales Netz von scratch in Python implementiert und welche Libraries euch dabei helfen.
d-fine Workshop: Risikomessung in Krisenzeiten
In den vergangenen Jahren sind die Risikomodelle der Banken durch zahlreiche Krisen auf den Prüfstand gestellt worden. Insbesondere die seit März in Deutschland angekommene Corona-Krise stellt nicht nur eine starke Belastung der hiesigen Wirtschaft dar, sondern auch eine Herausforderung für die in der Bankenwelt verwendeten Methoden zur Risikomessung.
Der Vorstand einer Bank hat Euch deshalb den Auftrag erteilt, basierend auf vergangenen Erfahrungen - insbesondere dem Verlauf der Corona-Krise in diesem Jahr - die Qualität der Risikomodelle des Hauses in dieser Krise zu beurteilen und ggf. Verbesserungsvorschläge zu machen. Nun sind Eure Modellierungskenntnisse und Eure Kreativität gefragt!
Nach einer inhaltlichen Einführung in die Problemstellung werdet ihr als Teil eines Beraterteams zunächst die vom Kunden zur Verfügung gestellten Informationen im Hinblick auf die Problemstellung einordnen. Insbesondere werdet ihr zur Vorbereitung detaillierter Analysen die bereitgestellten Datenabzüge weiterverarbeiten und analysieren. Nach der Durchführung statistischer Tests könnt ihr dann bereits Aussagen über die Qualität der im Hause verwendeten Modell treffen. Abschließend werdet ihr in Diskussion mit euren Teamkollegen und dem Kunden Verbesserungsvorschläge formulieren und die Ergebnisse dem Vorstand präsentieren.
BCG GAMMA: Promo Prediction – Leverage Analytics to optimize Revenues and Profit
Wir freuen uns sehr, zwei Speaker aus dem Advanced Analytics & Data Science Consulting Team von BCG GAMMA bei uns für eine Master Class in Data Science begrüßen zu dürfen.
Einzelhändler generieren und sammeln täglich Terabytes an Daten. Diese Daten müssen eingehend studiert und analysiert werden, um zielführende Ergebnisse daraus gewinnen zu können. BCG GAMMA führt solche Analysen durch, um zum Beispiel gezielte Werbemaßnahmen konzipieren zu können, welche nicht nur Umstätze und Profitabilität steigern, sondern ebenso einen Mehrwert für die Kunden bieten.
Fortgeschrittenenkurs SQL
In dem zweiten Teil des SQL-Kurses werden fiktive Daten eines Unternehmens analysiert. Dabei werden unter anderem die wichtigsten Unternehmenskennzahlen berechnet und die Daten in Diagrammen dargestellt. Die Datenanalyse erfordert geschachtelte SQL-Abfragen, die Anwendungen von sogenannten Window Functions und das Verbinden von mehreren Tabellen der Datenbank.
Specialist Seminar: Generative Adversarial Networks
Neuronale Netze können bekannterweise zur Klassifizierung von Bildern eingesetzt werden. Hierfür lernt ein Netz beispielsweise, wie ein Hund aussieht und kann Fotos dann richtig klassifizieren. Bei Generative Adversarial Networks (GANs) versuchen wir das Konzept jetzt umzudrehen. Wir wollen ein Netz bauen, das mit einem zufälligen Rauschen gefüttert wird und dann ein Foto von einem fiktiven Hund generiert. Natürlich gibt es noch eine ganze Reihe an anderen, spannende Anwendungsfällen!
Wir zeigen euch in unserem Specialist Seminar wie solche Netze funktionieren. Dabei behandeln wir zuerst den theoretischen Background und bauen danach ein konkretes Beispiel für die Simulation von Zufallsvariablen in Python mit Tensorflow nach!
R-Kurs
Wir bieten in diesem Semester wieder einen Programmierkurs in R an. Hierbei werden wir Euch die Grundlagen der Programmiersprache beibringen und gezielt auf Anwendungen im Bereich Data Analytics und Statistik eingehen. Der Kurs ist auch für absolute Anfänger eine gute Möglichkeit mit dem Programmieren zu beginnen.
Am Ende des Kurses könnt ihr bei erfolgreicher Teilnahme ein Zertifikat erhalten. Für Studierende der Wirtschaftsmathematik gibt es auch die Möglichkeit den Kurs als Schlüsselqualifikation anerkennen zu lassen.
Machine Learning in Logistics
Picnic is an app-only supermarket and tech-first venture, taking the Dutch and German grocery markets by storm. Five years after launch, they're one of the fastest growing e-commerce companies in Europe, and expanding to many new cities within North Rhine-Westphalia to deliver even more groceries to customers' doorsteps.
But Picnic doesn't just sell apples! Everything they use in their operations is developed in-house: Starting from the Picnic app and smart routing planning,
and ending with their own fleet of electric vehicles. This leads to endless data that can be gathered and used to improve processes
leading to less food waste and fewer food miles.
Machine Learning Competition
In diesem Semester wollen wir das erste Mal über die Osterferien eine Machine Learning Competition für alle STADS Mitglieder veranstalten!
Die Competition wird sich an Kaggle-Klassikern wie Boston House Prices oder Titanic orientieren. Ihr erhaltet ein Datensatz mit einem Regressions- oder Klassifikationsproblem. Für etwa die Hälfte der Daten ist die Zielvariable (z.B. der Immobilienpreis) gegeben. Ihr müsst anschließend eine Vorhersage für die fehlenden Datenpunkte machen. Dafür könnt ihr alle Modelle eurer Wahl benutzen: Klappt eine lineare Regression gut? Oder sind vielleicht doch Random Forests oder neuronale Netze besser? Oder lieber alles zusammen? Eure Prediction schickt ihr dann zum Schluss an uns zurück und das Team mit der besten Vorhersage gewinnt!
Es wird zwei Ligen für Anfänger und Fortgeschrittene geben. Für die Anfänger stellen wir Beispiel-Notebooks für ähnliche Probleme zur Verfügung. Auch wenn ihr keine Vorerfahrung mit Machine Learning habt, könnt ihr hier anfangen und Euch an den Beispielen langarbeiten. Immer nach dem Motto „Learning by doing“!
Credit Risk Modeling
Nach einer langen Osterpause freuen wir uns, euch die nächste Veranstaltung mit unserem Kooperationspartner Deloitte ankündigen zu dürfen! Ihr werdet in dem Vortrag Einblicke in verschiedene Methodiken und Ansätze des Credit Risk Modelings erhalten. Anschließend habt ihr bei einem Get Together in kleinerer Runde die Möglichkeit, euch mit den Beratern von Deloitte auszutauschen und Kontakte zu knüpfen.