Prof. Dr. rer. nat. Christine Preisach
Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik
Professor in Data Science and Computer Science
Institut Intelligent Systems Research Group
Professor in Data Science and Computer Science
Vita
- Seit Oktober 2021 Professorin für Data Science und Informatik
- 11/2017 - 09/2021 Leiterin Advanced Analytics und Chief Data Officer bei Allianz Lebensversicherung
- 08/2010 – 10/2017 verschiedene Leitungs- und technische Rollen im Bereich Data Science bei SAP
- 03/2006 – 07/2010 Doktorandin an der Uni Freiburg und Uni Hildesheim
- 10/2000 – 02/2006 Informatik Studium an der Uni Freiburg
Teaching
Bachelor:
- Umweltmonitoring
- IoT - Internet der Dinge
- Data Science
- Grundlagen der Informatik /Programmieren
- Software Engineering
- Mathematik
- Bildverarbeitung
- Datenbanken
Master:
- Machine Learning
- Data Science
- Spatial Data Science
Mitgliedschaft in Gremien und AGs der HKA:
- Nachhaltigkeitsbeauftragte
- Mitglied in der Ethikkommission
- Mitglied des Reallabors Nachhaltigkeit
Research
Aktuelle Forschungsprojekte:
- AutoDiagCM - automatisierte Diagnose von Fehlerzuständen an Windenergieanlagen
BMWK gefördertes Verbundprojekt mit der EnBW AG im Rahmen des 7. Energieforschungsprogrammes - Kooperatives Promotionskolleg Wissensmedien - Promotionsprojekt zu Learning Analytics KI basierte Empfehlungen von Lern- und Lehrstrategien
- Biflex-Industrie - Bidirektionale Flexibilität durch Flottenkraftwerke in Unternehmen
BMWK gefördertes Verbundprojekt - SimpleAgriData - Interoperabilität in der Landwirtschaft: Die Zukunft der nachhaltigen Wertschöpfungskette
BMEL gefördertes Verbundprojekt (Koordination durch die HKA)
Forschungsinteressen:
- Data Science im Bereich Erneuerbare Energien & Elektromobilität
- Predictive Maintenance, Anomalieerkennung und Fehlerdiagnose
- Vorhersage von elektrischer Last und von Ladebedarfen
- Umweltmonitoring und Klimaanpassung mit Data Science - Schnelle Erkennung von Veränderungen der Umweltbedingungen oder Biodiversität durch Data Science Algorithmen
- Urbane Digitale Zwillinge und Smart City - Nutzung von Sensor- und Geoinformation um Städte ressourceneffizient und bewohnerfreundlich zu gestalten (Städtebau, Verkehr, Umwelt)
Publications
Contact
Prof. Dr. rer. nat. Christine Preisach
christine.preisach@h-ka.de
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Phone
+49 721 925-1476
Office hours
:
Nach Vereinbarung
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Vita
- Seit Oktober 2021 Professorin für Data Science und Informatik
- 11/2017 - 09/2021 Leiterin Advanced Analytics und Chief Data Officer bei Allianz Lebensversicherung
- 08/2010 – 10/2017 verschiedene Leitungs- und technische Rollen im Bereich Data Science bei SAP
- 03/2006 – 07/2010 Doktorandin an der Uni Freiburg und Uni Hildesheim
- 10/2000 – 02/2006 Informatik Studium an der Uni Freiburg
Teaching
Bachelor:
- Umweltmonitoring
- IoT - Internet der Dinge
- Data Science
- Grundlagen der Informatik /Programmieren
- Software Engineering
- Mathematik
- Bildverarbeitung
- Datenbanken
Master:
- Machine Learning
- Data Science
- Spatial Data Science
Mitgliedschaft in Gremien und AGs der HKA:
- Nachhaltigkeitsbeauftragte
- Mitglied in der Ethikkommission
- Mitglied des Reallabors Nachhaltigkeit
Research
Aktuelle Forschungsprojekte:
- AutoDiagCM - automatisierte Diagnose von Fehlerzuständen an Windenergieanlagen
BMWK gefördertes Verbundprojekt mit der EnBW AG im Rahmen des 7. Energieforschungsprogrammes - Kooperatives Promotionskolleg Wissensmedien - Promotionsprojekt zu Learning Analytics KI basierte Empfehlungen von Lern- und Lehrstrategien
- Biflex-Industrie - Bidirektionale Flexibilität durch Flottenkraftwerke in Unternehmen
BMWK gefördertes Verbundprojekt - SimpleAgriData - Interoperabilität in der Landwirtschaft: Die Zukunft der nachhaltigen Wertschöpfungskette
BMEL gefördertes Verbundprojekt (Koordination durch die HKA)
Forschungsinteressen:
- Data Science im Bereich Erneuerbare Energien & Elektromobilität
- Predictive Maintenance, Anomalieerkennung und Fehlerdiagnose
- Vorhersage von elektrischer Last und von Ladebedarfen
- Umweltmonitoring und Klimaanpassung mit Data Science - Schnelle Erkennung von Veränderungen der Umweltbedingungen oder Biodiversität durch Data Science Algorithmen
- Urbane Digitale Zwillinge und Smart City - Nutzung von Sensor- und Geoinformation um Städte ressourceneffizient und bewohnerfreundlich zu gestalten (Städtebau, Verkehr, Umwelt)
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