Ployplearn Ravivanpong

2.03.2020

Stelle: SDSC-BW Data Scientist & Doktorandin am TECO (KIT)

Forschungsschwerpunkt: Data Mining, Maschinelles Lernen, Kausale Inferenz, Netzwerkanalyse, Natural Language Processing (NLP)

Studium: Technische Volkswirtschaftslehre, Elektrotechnik

Daten und Datenanalytik sind mittlerweile wichtige Bausteine in der Wirtschaftswissenschaft. Sie werden dort vielfältig angewendet. So etwa, um die ökonomischen Indikatoren oder die Auswirkung eines Vorhabens abzuschätzen oder Wertpapierkurse vorherzusagen. Aber auch um die Entwicklung einer Strategie zu unterstützen, ja sogar um wirtschaftswissenschaftliche Theorien zu belegen oder die Forscher zu neuen Theorien zu inspirieren.

Diese Aufgaben und Herausforderungen reizen mich. Ich habe Spaß daran, Daten zu analysieren, um verdeckte Informationen aufzudecken und letztlich dadurch Systeme oder Prozesse zu verbessern – nicht nur im Bereich der Wirtschaftswissenschaft, sondern auch in anderen Fachgebieten. Deshalb arbeite ich als Data Scientist beim SDSC-BW und als Doktorandin am TECO. Hier führe ich Potenzialanalysen in verschiedenen Bereichen durch, erforsche neue Methoden in der Datenanalytik und kann damit KMU hilfreich unterstützen.