Univ.-Prof. Dr. Christian Beecks
E-Mail: christian.beecks
Telefon: +49 2331 987-2743
Raum: 209, Block I, 2. Etage, Gebäude 3 (Informatikzentrum)
Kurzbiografie
Christian Beecks leitet das Lehrgebiet Data Science in der Fakultät Mathematik und Informatik an der FernUniversität in Hagen. Darüber hinaus ist er am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT in der Abteilung Data Science and Artificial Intelligence Leiter der Forschungsgruppe Intelligente Datenanalyse. Seine Forschungsinteressen umfassen maschinelles Lernen, Data Mining, Knowledge Discovery und Big Data, wobei er sich auf effiziente Algorithmen und maschinelle Lernmethoden für skalierbare Datenanalysen in komplexen Datenräumen spezialisiert hat. Er hat mehr als 100 Konferenz- und Zeitschriftenbeiträge verfasst und mehrere Preise gewonnen. Außerdem ist er Gutachter für verschiedene internationale Konferenzen und Fachzeitschriften.
Studium und Ausbildung
10.2007 - 07.2013 | Ph.D. in Computer Science, RWTH Aachen University. Ph.D. Thesis: Distance-based Similarity Models for Content-based Multimedia Retrieval. |
10.2001 - 09.2007 | Diplom in Computer Science, RWTH Aaachen University. Diplomarbeit: Relevance Feedback für EMD-basierte Ähnlichkeitssuche. |
Akademischer Werdegang
seit 11.2021 | Professor an der FernUniversität Hagen und Inhaber des Lehrgebiets Data Science |
seit 01.2021 | Leitung der Forschungsgruppe Intelligente Datenanalyse in der Abteilung Data Science und Künstliche Intelligenz, Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT |
04.2018 - 11.2021 | Professor für Informatik, Universität Münster |
04.2017 - 12.2020 | Senior Researcher, User-Centered Ubiquitous Computing, Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT |
04.2014 - 03.2017 | Akademischer Rat, RWTH Aachen University |
08.2013 - 03 2014 | Postdoktorand an der RWTH Aachen University |
10.2007 - 07.2013 | Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter an der RWTH Aachen University |
Auszeichnungen
2021 | Best Research Paper Award: „Complexity-Adaptive Gaussian Process Model Inference for Large-Scale Data“ - SIAM International Conference on Data Mining |
2018 | Best Poster Award: „Towards digitized gesture analytics. Gaining new insights into gesture and gesture space use through motion-capture technology“ - Warwick Workshop on Gesture & Technology |
2015 | Best Paper Award: „Automated Pattern Analysis in Gesture Research: Similarity Measuring in 3D Motion Capture Models of Communicative Action“ - Göttingen Dialog in Digital Humanities |
2011 | Best Paper Award: „Ptolemaic Indexing of the Signature Quadratic Form Distance“ - International Conference on Similarity Search and Applications |
Forschungsschwerpunkte
- Data Science
- Data Engineering
- Big Data
- Machine Learning
- Multimedia Databases
Projekte
- knowlEdge
- GAIA: Gaussian Processes for Automatic and Interpretable Anomaly-detection
- EPIX: Efficient Ptolemaic Indexing
- DS3W: Data Science Kompetenzen für den digitalen Wandel in Wissenschaft und Wirtschaft