Nach vorangegangenen Ausgaben in Luxemburg (2013), Bremen (2014), Colchester (2015) und Wroclaw (2017) wird die Europäische Konferenz zur Datenanalyse (ECDA) vom 4. bis 6. Juli 2018 in Paderborn stattfinden. Veranstaltungsort ist das Forum des Heinz Nixdorf Museum, dem größten Computermuseum der Welt.
Die ECDA wurde 2013 ins Leben gerufen. Sie ging aus der Jahrestagung der Deutschen Klassifikationsgesellschaft (GfKl) hervor. Sie wird unterstützt von der European Association for Data Science (EuADS), der International Association for Statistical Computing (IASC), der Deutschen Gesellschaft für Informatik (GI), sowie anderen europäischen Klassifikationsgesellschaften (British Classification Society (BCS), Section on Classification and Data Analysis of the Polish Statistical Association (SKAD), Classification and Data Analysis Group of the Italian Statistical Society (CLADAC), Japanese Classification Society (JCS)). Die ECDA 2018 umfasst die 42. Jahrestagung der GFKI Data Science Society und das Symposium zur Data Science Education der European Association for Data Science (EuADS).
Gastgeber der ECDA 2018 ist die Universität Paderborn, eine moderne Universität, die sich in den letzten Jahrzehnten zu einem international anerkannten Zentrum für Spitzenforschung und Hochschulbildung entwickelt hat. Das Ziel der UPB ist es, eine führende Rolle als „Universität für die Informationsgesellschaft“ zu spielen. Mit einem starken Fundament in Computer Science und ihren Anwendungen trägt sie zur wissenschaftlichen und technischen Entwicklung der Informationsgesellschaft bei und reflektiert diese Entwicklungen kritisch unter Berücksichtigung der Geschichte, Normen und Werte unserer Gesellschaft. Offensichtlich können diese Ziele nur erreicht werden, indem das gesamte Spektrum von den „harten“ Wissenschaften bis hin zu den Geisteswissenschaften genutzt wird, die alle einander ergänzen und voneinander lernen müssen.
Unter diesem Motto wird die ECDA 2018 besonderes Augenmerk auf die interdisziplinäre Forschung und das Zusammenspiel von Theorie und Praxis legen. Das wissenschaftliche Programm der Konferenz umfasst Vorträge von geladenen Rednern und Präsentationen zu einem breiten Themenspektrum. Dieses beinhaltet unter anderem:
Theorien und Methoden:
Big Data; Clustering, Classification, Discrimination and Regression; Data Science; Databases and Data Management; Data Mining, Text and Web Mining; Data Visualization; Dimension Reduction; Image Analysis and Computer Vision; Impact of Technical Revolution and Library Science; Knowledge Representation and Discovery; Machine Learning; Mathematical Foundations of Data Science; Multivariate Methods; Online Algorithms and Algorithms for Data Streams; Social Network Analysis; Statistical and Econometric Methods; Symbolic Data Analysis.
Anwendungsgebiete:
Archeology; Biostatistics; Business and Management; Economics; Education; Engineering; Finance; Geosciences; Industrial Automation; Linguistics; Marketing; Medicine and Health Care; Musicology; Psychology; Risk Management; Social Sciences.
Darüber hinaus sind verschiedene Special Sessions zu interessanten Forschungsfeldern geplant. Die (stetig weiter anwachsende) Liste dieser Sessions umfasst bis jetzt:
- Advances in Recursive Partitioning and Related Methods (Claudio Conversano)
- Algorithm Selection/Configuration and Machine Learning (Bernd Bischl, Felix Mohr, Marcel Wever)
- Applications in Digital Humanities (Michaela Geierhos)
- Big Data and Complex Network Analytics (Martin Atzmüller)
- Bioinformatics and Biostatistics (Dominik Heider)
- Comparison and Benchmarking of Cluster Analysis Methods (Christian Hennig)
- Computational Social Science (Henning Wachsmuth)
- Consumer Preferences and Marketing Analytics (Friederike Paetz, Daniel Guhl)
- Data Analysis Models in Economics and Business (Jozef Pociecha)
- Data Analysis in Finance (Krzysztof Jajuga)
- Data Science for Mental Health (Fionn Murtagh, Mohsen Farid)
- Dimension Reduction and Visualisation for Classification (Niel le Roux)
- European Association for Data Science (EuADS) Symposium on Data Science Education (Rolf Biehler, Reinhold Decker, Peter Flach, Berthold Lausen, Carsten Schulte)
- Interpretable Machine Learning (Eneldo Loza Mencia, Johannes Fürnkranz)
- Machine Learning for Dynamic Systems (Volker Lohweg, Oliver Niggemann)
- Mining Streaming and Time-Evolving Data (Barbara Hammer, Georg Krempl, Jerzy Stefaniwski)
- Multimodal Data and Cross-modal Relations: Analytics and Search (Ralph Ewerth)
- Recent Developments in Longitudinal Data Analysis in Psychology (Casper Albers)
- Statistical Aspects of Machine Learning Methods (Florian Dumpert)
- Statistical Learning with Imprecision (Thomas Augustin, Sebastian Destercke)
- Statistical Visualization for Data Science (Koji Kurihara, Adalbert Wilhelm)
- Time Series Analysis and Online Algorithms (Wolfgang Konen)
- Web Science (Axel Ngonga)
Keynote Speakers
- Niko Beerenwinkel (ETH Zürich, Schweiz)
- James Berger (Duke University, USA)
- Andreas Christmann (Universität Bayreuth, Deutschland)
- Irina Gurevych (TU Darmstadt, Deutschland)
- Barbara Hammer (Universität Bielefeld, Deutschland)
- Johannes Hartig (DIPF, Frankfurt, Germany)
- Luc de Readt (Universität Leuven, Belgium)
- Roberto Rocci (University of Rome Tor Vergata, Italien)
- Elena Simperl (University of Southampton, UK)
- Yuan Sun (National Institute for Informatics, Japan)
Wichtige Deadlines
- Einreichung von Abstracts: 15. April 2018
- Benachrichtung über Annahme/Ablehnung von Abstracts: 15. Mai 2018
- Deadline für Early Registration: 30. Mai 2018
- Deadline für Standard-Anmedlung: 15. Juni 2018
- Einreichung von Full Papern: 15. September 2018
Weitere Informationen zur Veranstaltung, wie beispielsweiße nähere Informationen zur Einreichung von Papern für die Konferenz und deren Publikation finden Sie auf der Website der ECDA 2018 und dem Call for Papers (diesen können Sie hier herunterladen).
Weitere Fragen können Sie auch gerne über info@ecda2018.de direkt an den Vorstand der Konferenz stellen.