Spitzenplätze bei internationalem Data-Mining-Wettbewerb
Chemnitzer Mathematik-Studierende behaupteten sich gegen 162 Teams aus 35 Ländern
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Das Team der TU Chemnitz überzeugte beim 21. Data Mining Cup. Im Bild v. li., danach li.-oben nach li.-unten: Hannes Signer, Manuel Richter, Simon Schaal, Sarah Nesner, Georg Winkler, Johannes Bierschneider, Markus Engel und Kai Engel (TU Darmstadt). Foto: Data Mining Cup 2020
Eine Gruppe Studierender der Technischen Universität Chemnitz im Masterstudiengang Data Science behauptete sich bei der diesjährigen 21. Ausgabe des Data Mining Cups (DMC) und erreichte den 2. und 5. Platz. Damit bestanden sie im Wettbewerb gegen 162 Teams von 126 Universitäten aus 35 verschieden Ländern. „Wir sind stolz auf unsere herausragende Leistung. Dies ist das Ergebnis einer guten Teamarbeit, die jeder trotz Studium, Studentenjobs und der aktuellen COVID-19 Situation in seiner Freizeit realisiert hat. Besonders unsere effektive Zeitplanung sowie die Teamzusammensetzung aus sowohl wettbewerbsneuen als auch -erfahrenen Studierenden ist für zukünftige Teilnahmen am DMC empfehlenswert“, so Manuel Richter, der an der TU Chemnitz Data Science studiert.
Beim Data Mining geht es darum, große Datenbestände (Big Data) zu erfassen und daraus Trends und neue Entwicklungen abzuleiten. Es ist damit eine Möglichkeit, um Wissen aus dem Hörsaal an einer praxisorientierten Data-Mining-Aufgabe zu testen: „Die Teilnahme am Wettbewerb ermöglichte den Studenten, die an der TU Chemnitz vermittelten Inhalte mit einem realen und praktischen Anwendungsfall zu verknüpfen. Dabei erarbeiteten sich die Teams ein gemeinsames Verständnis des zu analysierenden Datensatzes und wendeten Methoden des ‚Maschinellen Lernens‘ zur Nachfragevorhersage an“, erklärt Prof. Dr. Martin Stoll, Studiendekan für den Studiengang Data Science und Inhaber der Professur Wissenschaftliches Rechnen an der TU Chemnitz.
Gemischtes Team bereitete sich online auf die Herausforderung vor
Zum TU-Team aus acht Personen gehörten wettbewerbserfahrene Studierende des vorherigen Jahres, Studienanfängerinnen und -anfänger sowie ein Student der TU Darmstadt. In der Vorbereitungsphase trafen sie sich wöchentlich online, um sich auf die Herausforderung der internationalen Konkurrenz einzustellen.
Die Aufgabe für alle Wettbewerbsteilnehmerinnen und -teilnehmer bestand darin, die Kaufnachfrage von über 10.000 Produkten eines Einzelhandelsunternehmens für die nächsten 14 Tage zu prognostizieren. Für Einzelhändlerinnen und -händler ergeben sich daraus zahlreiche Vorteile: Beispielsweise können Lagerflächen verkleinert werden, um mit größeren und offeneren Verkaufsflächen für ein ansprechenderes Einkaufserlebnis zu sorgen. Außerdem wird durch eine optimierte Bestandsplanung die Produktverfügbarkeit erhöht, sodass Kundinnen und Kunden von geringeren Warte- und Lieferzeiten profitieren. Somit steigt sowohl die Kundinnen- und Kundenzufriedenheit als auch der Umsatz bei dem Unternehmen. Hier wurde die Initiative der Chemnitzer Studierenden mit dem 2. und 5. Platz belohnt.
Dabei freuen sich nicht nur die Studierenden über diese hervorragende Platzierungen, sondern auch deren Professoren an der TU Chemnitz: „Das Ergebnis ist ein toller Erfolg für unsere Studierenden, die sich in Zeiten von Corona so fantastisch organisiert haben und Ihre Kreativität beim Lösen einer realen, datenbasierten Fragestellung zweifelsohne unter Beweis gestellt haben. Gratulation!”, zeigt sich Martin Stoll, hocherfreut.
Hintergrund: Data Science und KI
Data Science und Künstliche Intelligenz sind derzeit in aller Munde. Die Analyse von Daten spielt sowohl in der universitären Forschung als auch in industriellen Anwendungen eine immer größere Rolle. Dabei ist es wichtiger denn je, die Algorithmen, die den datenbasierten Entscheidungen zu Grunde liegen, besser zu verstehen. Hier nimmt die Mathematik eine Schlüsselrolle ein, denn durch ein fundamentales Verständnis der zugrundeliegenden Strukturen können neue und verbesserte Verfahren entwickelt werden, die es erlauben, die Herausforderungen der Zukunft anzugehen.
Die Fakultät für Mathematik der TU Chemnitz nimmt hier eine Vorreiterrolle in Sachsen ein. „Durch den 2018 eingerichteten Studiengang Data Science, der gemeinsam von den Fakultäten für Mathematik und Informatik ins Leben gerufen wurde, bietet unsere Universität eine einmalige Umgebung, um fundierte Kenntnisse in allen Bereichen zu erlernen. Dabei erlernen die Studierenden den Umgang mit den mathematischen Werkzeugen, um mit modernen Techniken des Maschinellen Lernens und dem Einsatz von Programmiersprachen wie Python die Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu meistern“, erklärt Prof. Dr. Martin Stoll.
Fragen zum Studiengang beantwortet Prof. Dr. Martin Stoll: martin.stoll@math.tu-chemnitz.de
Weitere Informationen zum Master-Studiengang sind online verfügbar: https://www.tu-chemnitz.de/mathematik/ds/.
Matthias Fejes
24.07.2020
