Professur für Raumbezogene Datenanalyse und Statistische Lernverfahren

Herzlich willkommen

Die Professur für Raumbezogene Datenanalyse und Statistische Lernverfahren ist eine neue Professur an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät und eine der vom Land Niedersachsen geförderten Digitalisierungsprofessuren. Die Universität Göttingen und die Hochschule für Angewandte Wissenschaft und Kunst (HAWK) waren in einer ersten Ausschreibungsrunde mit ihrem gemeinsamen Antrag zur „Data Science Region Südniedersachsen“ erfolgreich.

Im Sommersemester 2020 und Wintersemester 2020/2021 wird die Professur von Prof. Dr. Philipp Otto vertreten.


Prof. Dr. Philipp Otto

Philipp Otto ist seit 2018 Juniorprofessor für „Big Geospatial Data" an der Leibniz Universität Hannover. Nach seinem Studium der Internationalen Betriebswirtschaftslehre an der Europa-Universität Viadrina in Frankfurt (Oder) promovierte er dort 2016 mit seiner Arbeit über „Räumliche- und räumlich-zeitliche Prozesse – Modellierung und Erkennung von räumlichen Strukturbrüchen mit Anwendungen in der Ökonomie und Biometrie“. Darüber hinaus leitete Otto von 2017 bis 2018 die Forschungsgruppe "Detection and Surveillance of Spatial and Spatiotemporal Cluster" am Center für B/Orders in Motion in Frankfurt.

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