Brücke zwischen Data Science und Mathematik

Jan Bauer veröffentlicht Paper zu neuer mathematischer Methode

Interdisziplinäre Zusammenarbeit wird an der DHBW Mannheim großgeschrieben und bewährt sich seit Jahren als eines ihrer Erfolgskonzepte – ob in der Lehre oder in der Forschung. So auch im Forschungscluster Enterprise Data Science Center (EDSC). Mit Fokus auf Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning arbeiten in dem Forschungszusammenschluss bereits seit 2013 Mathematiker*innen/Statistiker*innen und Informatiker*innen an einer Infrastruktur bzw. Plattform für umfangreiche Datenanalysen. Das Wissen aus dem EDSC erfährt auch einen Transfer in die Wirtschaft: In dem Projekt "Data Literacy und Data Science für den Mittelstand" wird die Kompetenz des Mittelstands in der Erfassung und Auswertung von massiven Datenmengen gestärkt.

PLA – Jan Bauers Methode mit Potenzial

Neben dem Einsatz in Lehre, Forschung und Wirtschaft gehört die Zusammensetzung des EDSC-Teams mit 4 Professor*innen und 4 akademischen Mitarbeiter*innen zu seinen Stärken. Seit 2019 befindet sich auch Jan Bauer in den Reihen. Er promoviert an der Universität Basel mit dem Ziel, langfristig in der Forschung Fuß zu fassen. Da er für die Promotion eine kumulative Dissertation vorlegen muss, also eine, die aus mehreren Veröffentlichungen besteht, ist er seinem Ziel nun wieder ein Stück nähergekommen: In seinem Paper stellt er eine komplett neue mathematische Methode vor, um die Dimension von Datensätzen zu reduzieren: Principal Loading Analysis (PLA). "In meinem Paper bin ich der Frage nachgegangen, ob man bestimmte Variablen aus den Datensätzen entfernen und dennoch nahezu identisch mit den reduzierten Datensätzen arbeiten kann. Da man für die geringeren Umfragewerte weniger Rechenleistung braucht, spart man Zeit und Geld. Durch den schnellen interdisziplinären Austausch im EDSC und vor allem durch die intensive Zusammenarbeit mit Prof. Drabant hatte ich an der DHBW Mannheim die idealen Rahmenbedingungen für meine Arbeit", erläutert Jan Bauer.

Nährboden für vielfältige Anwendungen

"Die mathematische Methode von Jan Bauer baut eine Brücke zu Data Science und ist ein wichtiges neues Element zum Extrahieren von Wissen aus Daten. Während Mathematiker*innen in der Theorie so effizient wie möglich vorgehen wollen, stellen Informatiker*innen oftmals die Effizienz in der Rechenleistung und im Ressourcenverbrauch in den Mittelpunkt. Doch das ist kein Widerspruch – die beiden Disziplinen ergänzen sich. Vor allem, da immer mehr neue Daten hinzukommen", betont Prof. Dr. Bernhard Drabant die Besonderheit von Jan Bauers Paper. Eine weitere: Die neue Methode PLA bietet eine hervorragende Basis für weitere Anwendungen. Die Ideenliste der beiden Wissenschaftler ist schon lang: Von linearer Regression, also der linearen Verbindung von Daten, die Jan Bauer in seinem nächsten Paper behandelt und der Statistik zuzuordnen ist, hin zu Anwendungen für Zeitreihenanalysen mit vielen Variablen wie z. B. Aktienkurse, die für Prognosen denkbar wären. Ganz im Sinne des Wissenstransfers an der DHBW Mannheim, profitieren auch die Studierenden von Jan Bauers Know-how: Sei es in Vorlesungen, die Jan Bauer in der Studienrichtung Data Science hält, oder der gemeinsamen Veröffentlichung eines Packets, mit dem man PLA bequem in der Statistiksoftware R anwenden kann. Doch damit sind erst die ersten Schritte getan, Jan Bauers Methode PLA steht eine Welt an Möglichkeiten offen.