Prof. Dr. Bernd Bischl (Wissenschaftlicher Beirat)

Bernd Bischl studierte Informatik und Datenwissenschaften und promovierte 2012 an der TU Dortmund in Statistik mit einer Arbeit zu "Model and Algorithm Selection in Statistical Learning and Optimization". Bernd Bischl leitet die Arbeitsgruppe "Computationale Statistik" an der LMU. Seine Forschungsinteressen sind Maschinelles Lernen, Modellwahl, Modellgestützte Optimierung, sowie Statistische Software und Paralleles Rechnen. Er ist aktiver Entwickler einer Viellzahl von R-Paketen und insbesondere einer der Hauptentwickler von mlr (Machine Learning in R), BatchJobs / BatchExperiments und parallelMap.

E-mail: bernd.bischl@stat.uni-muenchen.de

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Dr. Giuseppe Casalicchio (Geschäftsführer)

Giuseppe Casalicchio hat im Jahr 2019 an der LMU promoviert. Während seiner Promotion hat er als Zertifikatskursleiter des Data Science Certificate Program an der LMU mitgewirkt und war maßgeblich an der inhaltlichen Konzeption, Organisation und Planung des Programms beteiligt. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich interpretable Machine Learning und in der Evaluation, Selektion und dem Vergleich von Machine Learning Algorithmen. Er ist aktiver Entwickler einer Vielzahl von R-Paketen, z.B.:  mlr: "Machine Learning in R",  OpenML: "Open Machine Learning in R" und iml: "Interpretable Machine Learning in R". 

E-mail: casalicchio@essentialds.de

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Dr. Janek Thomas (Geschäftsführer)

Janek Thomas hat im Jahr 2019 an der LMU promoviert. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des Automatischen Maschine Learnings (AutoML), Hyperparameter Optimierung, Variablen Selektion, Benchmarking und Gradienten Boosting. Er ist an der Entwicklung von Machine Learning Software in R und Python beteiligt, arbeitete an der LMU und FAU als Dozent für R-Kurse und forschte unter anderem bei H2O.ai und Microsoft Research. Zudem ist er einer der Organisatoren der Munich Datageeks, einer seit 2013 bestehenden Meetup Gruppe und gemeinnützigem Verein für Data Science in München.

E-mail: thomas@essentialds.de

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