Die Universität Salzburg hat einen neuen Professor: Christian Borgelt arbeitet seit dem Wintersemester 2018/19 als Professor für Data Science.

„Es gibt viele Einflussfaktoren für einen Wirtschaftsstandort. Das Angebot von Bildung und Forschung ist dabei ein ganz zentrales Kriterium. In Salzburg sind wir in der glücklichen Lage auch in diesem Bereich beste Qualität verbunden mit einem sehr breiten Angebotsspektrum bieten zu können. Um auch künftig wettbewerbsfähig zu sein, sind wir massiv dabei unsere Bildungseinrichtungen zu stärken und Anreize für zukunftsträchtige Ausbildungen zu setzen. Daher freut es mich sehr, mit Professor Christian Borgelt einen sehr renommierten Data Science Experten in Salzburg willkommen heißen zu können“, so Landeshauptmann Wilfried Haslauer.

„Wir wünschen Christian Borgelt alles Gute für seine Arbeit. In der Wissensstadt Salzburg erwarten ihn an der Universität hervorragende Bedingungen und ein inspirierendes Umfeld. Nicht zuletzt überzeugt Salzburg auch als eine Stadt mit hoher Lebensqualität, in der sich Prof. Borgelt bestimmt wohlfühlen wird“, heißen Bürgermeister Harald Preuner und Vizebürgermeister Bernhard Auinger den neuen Salzburger herzlich willkommen.

„Daten sind der Rohstoff der Zukunft und der Studiengang Data Science erforscht sehr erfolgreich die intelligente Nutzung von großen, heterogenen Datenmengen. Mit Christian Borgelt übernimmt ein anerkannter Wissenschafter diese Professur, der bereits vor über 20 Jahren in dieses Thema eingestiegen ist und es seither prägt. Der Studiengang Data Science ist weit über die Grenzen Salzburgs bekannt, zieht hochqualifizierte Studentinnen und Studenten an und ist damit für den Forschungsstandort Salzburg enorm wichtig“, so Landesrätin Andrea Klambauer.

Auch Christine Tyma, Projektleiterin der Wissensstadt, ist froh, mit Christian Borgelt einen versierten Data Scientist begrüßen zu dürfen. „Professor Borgelt zeichnet sich nicht nur durch eine beeindruckende wissenschaftliche Laufbahn aus, sondern verfügt auch über wertvolle Erfahrungen in der Wirtschaft. Ich bin mir sicher, dass er Forschung und Lehre in der Wissensstadt Salzburg bereichert.“

Die Stiftungsprofessur ist auf fünf Jahre begrenzt und wird von Stadt und Land mit je € 250.000,-, von der Industriellenvereinigung Salzburg mit € 15.000,- unterstützt. Anschließend soll die Professur selbst genügend Drittmittel eingeworben haben, um sich weiter zu finanzieren.

Wissensstadt Data Science

Christian Borgelt

Christian Borgelt und seine Faszination für Big Data

Wir alle produzieren im Alltag eine Vielzahl von Daten, so zum Beispiel beim Einkauf im Supermarkt. Aus diesen Datenmengen ziehen Data Scientists relevante Informationen. „Daten allein sagen noch nichts. Erst dadurch, dass man in diesen Daten Strukturen findet, kann man zu Einsichten gelangen, die auch nützlich sind, sei es in der Forschung oder in der Wirtschaft“, erklärt Christian Borgelt.

Daten, Methoden und Algorithmen üben schon immer eine große Faszination auf den 51-Jährigen aus. „Ausgehend von scheinbar strukturlosen und manchmal geradezu chaotischen Daten lassen sich mit den richtigen Methoden höchst interessante Zusammenhänge und unvermutete Regelmäßigkeiten entdecken“, so der in Bünde, in Westfalen, geborene Forscher.

Seit zwei Jahren gibt es den Studiengang Data Science an der Uni Salzburg. Diesen mit aufzubauen stellt einen großen Reiz für Borgelt dar. „Ich bin der Auffassung, dass die Universität Salzburg – durch die Absolvent*innen und anderweitigen Wissenstransfer in Industrie und Handel auch die Stadt und das Land – sehr von diesem Studiengang profitieren können“, bekräftigt der 51-Jährige. Bei seiner Entscheidung, sich um die Professur in Salzburg zu bewerben, konnte auch die Stadt an sich punkten. „Salzburg ist natürlich sehr reizvoll. Da ich vorher an der Universität Konstanz am Bodensee war, wollte ich mich durch einen Wechsel nicht verschlechtern und mit Salzburg ist mir das gelungen“, fügt er schmunzelnd hinzu.

Nach den ersten Wochen hat er bereits sehr positive Erfahrungen gesammelt. „Ich bin in beiden Fachbereichen, der Mathematik und der Computerwissenschaft, sehr herzlich aufgenommen und schnell integriert worden“, berichtet er. Nicht nur mit seinen Kolleg*innen, sondern auch Richtung Wirtschaft möchte Borgelt sich vernetzen. „Die Möglichkeiten in Salzburg, speziell auch für Industriekooperationen, sind höchst vielversprechend und auch hier bin ich bereits eingebunden worden.“

Kurzlebenslauf Christian Borgelt

Christian Borgelt wurde 1967 in Bünde in Westfalen geboren. Nachdem er in Braunschweig Informatik und Physik studierte, promovierte er 2000 an der Universität Magdeburg mit einer Arbeit über das Lernen graphischer Modelle aus Daten. Er habilitierte sich 2006 für Informatik mit einer Schrift über Clustering und Klassifikation. Außerdem arbeitete er an Industrieprojekten mit Volkswagen, Deutscher Sparkassen- und Giroverband, Tripos, etc.

Im April 2006 übernahm Borgelt die Leitung der Forschungseinheit „Intelligente Datenanalyse und Graphische Modelle“ des damals neu gegründeten „European Centre for Soft Computing“ in Mieres, Spanien. Ab 2016 war er freiberuflicher IT-Berater für u.a. Liebherr Werk Nenzing, von April 2017 bis September 2018 Vertretungsprofessor an der Universität Konstanz. Seit Oktober 2018 ist Christian Borgelt nun Professor für Data Science an der Universität Salzburg.

Bisher veröffentlichte Borgelt ca. 160 Aufsätze auf nationalen und internationalen Konferenzen, Workshops sowie in Büchern und Zeitschriften.

Was ist Data Science?

Die Universität Salzburg bietet seit 2016 – damals als erste österreichische Universität – den interdisziplinären Masterstudiengang Data Science an.
Hinter dem Begriff Data Science steckt eine auf dem Arbeitsmarkt stark nachgefragte Mischung aus Grundkenntnissen in klassischer angewandter Statistik, Data Analytics, Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, vielen Bereichen der Informatik, sowie auch rechtlichen und ethischen Grundlagen. Data Scientists agieren an der Schnittstelle von Statistik und Informatik. Sie sind in der Lage aus riesigen Datenmengen relevante Informationen zu ziehen und mit Hilfe von Werkzeugen der klassischen Statistik die richtigen Schlüsse zu ziehen.