Prof. Dr. Markus Döhring

Professor
Fachbereich I

Sprechstunde
nach Vereinbarung, auch möglich via Skype/Hangouts

Schöfferstraße 8b
64295 Darmstadt
: D15,303
Markus Döhring

Markus Döhring studierte Wirtschaftsinformatik an der Berufsakademie Mannheim und erhielt 2009 den Master of Science in Informatik an der Hochschule Darmstadt. Bis 2013 promovierte er am Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme der Universität Jena. 
Parallel war Markus Döhring 11 Jahre in verschiedenen industriellen Forschungs- und Entwicklungsbereichen der SAP tätig, zuletzt bis 2015 in Data-Mining nahen Themenbereichen wie Social Network Analysis oder Predictive Maintenance. 2015-2018 war er als Data Science Senior Manager in einem Analytics-Kompetenzzentrum der BASF tätig, dessen Fokus die algorithmengestützte Mustersuche in großen Datenmengen ist. Dort betreute und gestaltete er Projekte u.a. rund um die Themen Product Recommender, Business-Process Mining und Web Mining. 
Seit 03/2018 ist er berufen als Professor für Data Science und Grundlagen der Informatik und koordiniert gemeinsam mit Prof. Dr. Sebastian Döhler (Fachbereich MN) den Masterstudiengang Data Science. 

Hinweise zu Rahmenbedingungen des Covid-19 Sommersemesters 2020

Liebe Studierende,

 

dieses Semester stellt alle Beteiligten vor erhöhte Anforderungen.

  • Uns als Dozenten, da wir Lehrinhalte anders organisieren, ggf. didaktisch ändern und Inhalte anders bereitstellen müssen. Wir tun dies gerne und mit durchaus großem Engagement innerhalb der vorliegenden technischen, zeitlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen.
  • Sie als Studierende, da wesentlich mehr eigenverantwortliches Selbststudium und eine bessere Selbstorganisation nötig sein wird als zu normalen Zeiten.

Für die Gestaltung der Lehre existieren keine zentralen Vorgaben, was auch verständlich ist, da nur so individuellen Anforderungen bzgl. der Lehrveranstaltungen genügt werden kann.

Für die von mir angebotenen Module in Sommersemester 2020 habe ich mich gemeinsam mit involvierten Kolleginnen und Kollegen für folgende Rahmenbedingungen entschieden:

  • Die Lehrveranstaltung setzt sich als ein Mix aus folgenden Komponenten zusammen
    •  Selbststudium (relevante Lektüre wird als Ebook oder Scan bereitgestellt) mit Q&A-Sessions und Moodle Forum.
    • „Live-Vorlesungen“ (Funktionsfähigkeit der Plattformen und Ihres Internetanschlusses vorausgesetzt), die jedoch aus mehreren Gründen nicht aufgezeichnet werden, z.B. damit aktive Teilnehmer auch mal eine „blöde Frage“ stellen können ohne gleich verewigt zu sein.
    • Vorab vom Dozenten aufgezeichneten Lernvideos, ebenfalls mit Möglichkeiten zur Rückfrage in Q&A Sessions oder Moodle-Forum
  • Im Praktikum wird die Gruppengröße auf 4 erhöht. Dadurch wird die Möglichkeit erhöht, Arbeit zu verteilen und temporäre Lastspitzen einzelner Studierender auszugleichen. Für jede Gruppe gibt es fest terminierte ca. 20-minütige „Fokusgespräche“ innerhalb der üblichen Praktikumszeiten. Weitere Kontaktmöglichkeiten bestehen zu Tutoren.
  • Wie auch in den Präsenzpraktika ist es das Ziel, das Testat am Ende des Praktikumstermins zu erwerben. Zusätzlich werden die entsprechenden Praktikumsdokumente, die für das Testat relevant sind, ins Moodle hochgeladen.
  • Teilnehmern, die in einem Fokusgespräch mehrfach nicht mit der relevanten Materie (d.h. den erarbeiteten Lösungen der Gruppe) vertraut sind, wird das Testat nicht erteilt.
  • Per Email direkt an den Dozenten gestellte Fragen werden 1:1 ins Moodle-Forum übertragen und dort für alle Teilnehmer der Lehrveranstaltung beantwortet.

Sollte einer der o.g. Rahmenbedingungen ein Hinderungsgrund sein, denken Sie bitte über eine Verschiebung des Moduls auf „Post-Corona-Zeiten“ nach (wann immer diese sein werden).

 

Für das Master-Wahlpflichtmodul „Big Data Analytics“ kommt hinzu:

  • Als Teil des Testats wird die Produktion eines Lernvideos pro Gruppe erwartet. Die Themen werden zu Semesterbeginn vergeben. Genau wie bei den Dozenten gilt hier: „Pragmatismus vor Perfektionismus“.
  • Ein Großteil der bereitgestellten Literatur ist englischsprachig.
  • Die Verfügbarkeit von Ressourcen und ein veränderter Zugriff auf diese (mehrere Einzelsessions remote statt Gruppen die im Labor vor dem Rechner sitzen) kann es erforderlich machen, dass Praktikumgruppen zur Vor- und Nachbereitung des Praktikums disjunkte Fenster mit Arbeitszeiten während der Woche zugewiesen werden. Es könnte daher sein, dass Arbeitszeiten am Abend oder am Wochenende anfallen.

Sollte einer der o.g. Rahmenbedingungen ein Hinderungsgrund sein, denken Sie bitte über die Wahl eines anderen WP-Moduls oder eine Verschiebung nach.

 

Sollten Sie vorab Fragen, Wünsche oder Hinweise haben, kommen Sie gerne damit auf mich zu. Unser aller Ziel ist, Sie möglichst erfolgreich durch dieses Semester zu begleiten.

Aussagen, dass dies ohne Hindernisse oder teils auch „Nachteile“ im Vergleich zu normalen Semestern vonstattengehen kann, halte ich persönlich jedoch nicht für seriös.

Trotzdem bin ich davon überzeugt, dass die Lehrveranstaltungen bei genügend Pragmatismus auf beiden Seiten auch sehr positiv in Erinnerung bleiben können.

 

Big Data Analytics SS'20 (Master Data Science)

Die Veranstaltung wird gemeinsam mit Inge Schestag angeboten.

Die Vorlesung beginnt voraussichtlich am 21.04. (Di1 08:30).

Auf Grund des wegen Covid19 präsenzfreien Semesters wird die LV mehr eigenverantwortliches Selbststudium erfordern. Der Dozent unterstützt dies durch eine Mischform aus: 

  • Regulären virtuellen "Präsenzvorlesungen" mit der Möglichkeit für Zwischenfragen - diese Sessions werden voraussichtlich nicht aufgezeichnet. 
  • Selektiv einige kompakte aufgezeichnete Lehrvideos durch den Dozenten
  • Quellenangaben mit Scans/Ebooks zum Durchlesen
  • Q&A Sessions (Inverted Classroom)

Der Beginn des Praktikums wird in Kürze bekanntgegeben. Das Praktikum wird in 4er Gruppen bearbeitet, jede Gruppe erhält während des ursprünglich vorgesehenen Praktikumstermins einen 20minütigen Slot für eine Remote-Intensivbetreuung während dieser Zeit. Parallel dazu besteht die Möglichkeit, Fragen an Dozenten und Tutoren über ein Moodle-Forum zu richten. 

Es ist ggf. geplant, dass als Teil des Testats von jeder Praktikumsgruppe ein Lernvideo angefertigt wird. 

Datenbanken 1 SS'20 (Bachelor Informatik)

Die Vorlesung beginnt voraussichtlich am 20.04. (Mo3 12:00).

Auf Grund des wegen Covid19 präsenzfreien Semesters wird die LV mehr eigenverantwortliches Selbststudium erfordern. Der Dozent unterstützt dies durch eine Mischform aus: 

  • Regulären virtuellen "Präsenzvorlesungen" mit der Möglichkeit für Zwischenfragen - diese Sessions werden voraussichtlich nicht aufgezeichnet. 
  • Selektiv einige kompakte aufgezeichnete Lehrvideos durch den Dozenten
  • Quellenangaben mit Scans/Ebooks zum Durchlesen
  • Q&A Sessions (Inverted Classroom)

Der Beginn des Praktikums wird in Kürze bekanntgegeben. Das Praktikum wird in 4er Gruppen bearbeitet, jede Gruppe erhält während des ursprünglich vorgesehenen Praktikumstermins einen 20minütigen Slot für eine Remote-Intensivbetreuung während dieser Zeit. Parallel dazu besteht die Möglichkeit, Fragen an Dozenten und Tutoren über ein Moodle-Forum zu richten. 

 

Weitere Aktivitäten in der Lehre im SS'20

  • Betreuung von Abschlussarbeiten im Bachelor (Bachelor Informatik)
  • Betreuung eines Projekts zur Erarbeitung eines Datensatzes aus Fitness-Armbändern unter studentischer Mitwirkung 

Vertiefende F&E Studien mit Data Science Bezug

Sie haben eine spannende Idee für ein eigenes Projekt im Bereich Data Mining? Sie wollten z.B. schon immer einmal an einer Data Science Competition wie Kaggle teilnehmen? Bei ausreichender inhaltlicher Tiefe könnte sich hier das individuell gestaltbare Modul "Vertiefende F&E Studien" anbieten. Sprechen Sie mich bei Interesse darauf an. 

https://obs.fbi.h-da.de/mhb/modul.php?nr=41.4974&sem=20151

 

Masterarbeiten

Kapazitätsbedingt können in nächster Zeit keine zusätzlichen Masterarbeiten mehr von mir betreut werden. Kommen Sie mit Ihren thematischen Vorstellungen jedoch gerne auf mich zu, ich kann Sie ggf. weitervermitteln. 

Ab dem Wintersemester 20/21 betreue ich gerne wieder Masterarbeiten, thematisch bevorzugt im Bereich Data-, Text- und Web-Mining. Sprechen Sie mich dazu bitte frühzeitig an. 

Die betreuten Masterarbeiten im Studiengang Data Science sind hier hinterlegt: https://fbmn.h-da.de/index.php/Themen/DataScience

Für die betreuten Abschlussarbeiten im Bereich Informatik existiert aktuell leider kein zentrales Repository.