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Workshop: Das Ende der Theorie? Big Data in der Forschungspraxis

Der von Sebastian Schuol und Jon Leefmann organisierte Workshop fand am 10. und 11. Oktober 2017 statt und ging aus interdisziplinärer Perspektive der Frage nach, ob und wenn ja, inwiefern datengetriebene Forschungsansätze in den verschiedenen Wissenschaften eine erkenntnistheoretisch bedeutende Veränderung in der Forschungspraxis markieren und welche Folgerungen sich daraus einer wissenschaftsreflexiven Perspektive ergeben.

Veranstaltungsprogramm:
10. Oktober

10:00-10:15    Sebastian Schuol: Eröffnung und Einführung
10:15-11:15    Leila Taher: Big Data-Herausforderungen in der Genomik
11:15-12:15    Peter Dabrock: Wächst zusammen, was nicht zusammen gehört? Ethische Betrachtung zu Big Data und Gesundheit
12:15-13:15    Mittagessen
13:15-14:15    Georg Glasze und Finn Dammann: Datenarmut im Zeitalter von „Big Data“?
14:15-15:15    Philip Hochreuther und Johannes Fürst: Herausforderungen im Umgang mit räumlichen Daten
15:15-16:15    Ingo Kreykenbohm: Große Datenmengen in Astronomie und Astrophysik – Beobachtung, Auswertung und Simulation

11. Oktober

09:00-09:15    Ankommen und Begrüßung
09:15-10:15    Rolf Wanka und Richard Lenz: Algorithmen und Datenbanken
10:15-11:15    Andreas Maier: Tiefes Lernen von Algorithmen
11:15-12:15    Sandro Wartzack: Smart Data und Maschinenbau: ein Dreamteam? Maschinelles Lernen in der Konstruktionstechnik
12:15-13:15    Mittagessen
13:15-14:15    Hans-Ulrich Prokosch: Big Data in der Medizin – Optionen und Herausforderungen Reflexion
14:15-15:15    Friedrich Dimpel: Empirische Tests nur freitags? Präsuppositionen und Interpretationsabhängigkeit in den Digital Humanities
15:15-16:15    Johannes Keller: Was erklären erklärungsbedürftige Big Data-Algorithmen
16:15-16:30    Jon Leefmann: Zusammenfassung und Verabschiedung

Fotos von der Veranstaltung: