Dr. Anett Hoppe

Design eines ontologiebasierten Profilingsystems unter Nutzung von Datenanalysetechniken und semantischer Modellierung. Entwicklung eines Prototypen in Java und unter Nutzung gängier Semantic Web-Technologien. Verfassen der schriftlichen Doktorarbeit, Verteidigung voraussichtlich Januar/Februar 2016.

Ezakus (www.ezakus.com) provides web and mobile predictive targeting campaigns to more than 100 major advertisers. Ezakus is a pioneer of Pretargeting, offering the first performance based upper-funnel marketing solution for brands and merchants. The solution leverages a proprietary Data Management Platform along with a large team of engineers, mathematicians and advertising technology specialists who analyze and make sense of “Big Data”, while ensuring full respect for users’ anonymity.

Tätigkeiten in verschiedenen Gruppen der Fakultät für Informatik, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Programmierung in Java (Dokumentanalyse, Nutzerschnittstellen unter Einbeziehung von Eyetracking-Technologien) - Nutzung gängiger Datenanalysetools in statischen und streaming Datensätzen (Weka, KNime, RapidMiner) - Literaturstudien (Semantic Web-Technologien, Privacyverfahren, Datenanalysetechniken) - Webseiteninstandhaltung unter Nutzung von CMS (EgoCMS)

Praktikum in der Arbeitsgruppe "Fundamentals of Softcomputing". Literaturstudie zum Thema "Weisheitsintegration in Entscheidungsunterstützungssystemen'", resultierende Vorschläge zur Integration von Weisheitsaspekten in Entscheidungsunterstützung zusammengefasst in Abschlussarbeit um Erwerb des M.Sc. "Data and Knowledge Engineering" internship at the "Fundamentals of Softcomputing" group, work on master thesis

Praktikum in der Gruppe "Intelligent Data Analysis" zur Vorbereitung der Bachelorarbeit "On the Use of Node Signatures for efficient Substructure Search in Graphs with few or no Labels" - Programmierung in Java (Erweiterung des existieren Graph Mining-Tools MoSS) - Beschreibung der entwickelten Erweiterung in der Abschlussarbeit zum Erwerb des B.Sc. "Informatik"

- Test von diversen Typen von Sicherheitssoftware

Fortgeschrittene Kurse an der Fakultät für Informatik, mit den Themenschwerpunkten Datenanalyse, Machine Learning, Knowledge Discovery, Knowledge Modelling, Formale Sprachen

Spezialisierung: Datenanalyse, Machine Learning, Knowledge Discovery Grundkurse: Algorithmen und Datenstrukturen (Java), Funktionale Programmierung, Softwaremodellierung, Projektmanagement data analysis, knowledge discovery/representation, formal language theory secondary subject: physics

Grundkurse in Experimentalphysik, Laborpraktika, Mathematik