Urban Data Science

Wie Geo-Big-Data und Machine Learning das Verständnis für Städte verändert
 

Impulsvortrag 3 am 25.09.2019
 

Abstract:
 

Menschen bewegen sich in Städten mit spezifischen Mustern und Zielen. Mit Hilfe eines digitalen Zwillings einer Stadt in Kombination mit Machine Learning wird diese Dynamik der versteckten geografischen Muster und Zusammenhänge erkannt. So können künftige Entwicklungen auf der Basis historischer Daten vorhergesagt werden. Zudem können die Prognosen auf Regionen, Städte und Kommunen ohne Erfahrungswerte übertragen werden.
 

  • Der Digitale Zwilling einer Stadt ist unerlässlich als Basis verlässlicher Prognosen.
  • Jede Location ist einzigartig und hat einen digitalen Fingerabdruck.
  • Mit künstlicher Intelligenz können die versteckten geographischen Strukturen und zeitlichen Dynamiken einer Stadt analysiert und vorhergesagt werden.
 

Referent:
Dr. Christoph Gebele, Co-Founder
 

Geospin GmbH
 

Dr. Christoph Gebele ist einer der Co-Founder der Geospin GmbH. Geospin hat eine Software für geographische Big-Data Analysen entwickelt, die prognostiziert wo und wann etwas passiert. Er ist Diplom-Volkswirt und promovierte am Lehrstuhl für Marketing der Universität Freiburg mit dem Schwerpunkt Consumer Psychologie. Darüber hinaus verfügt er über mehrjährige Erfahrung in Data Analytics, Marketing und Vertrieb.
 

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