Mit Data Science die eigene Forschung vorantreiben, von führenden Data Scientists lernen und sich interdisziplinär austauschen – das ist möglich an der Helmholtz School for Data Science in Life, Earth and Energy (HDS-LEE) im nordrhein-westfälischen ABCD-Dreieck (Aachen-Bonn-Cologne-Düsseldorf).
Forschung mit High-Performance-Computing
Die internationale Graduiertenschule HDS-LEE bietet ein interdisziplinäres Umfeld für die Ausbildung der nächsten Generation von Datenwissenschaftlern in engem Kontakt mit fachspezifischem Wissen und Forschung. Sie ist Teil des neu gegründeten JARA Center for Simulation and Data Sciences, das deutsche Kompetenzzentrum für Computer- und Dateninfrastrukturen, Nutzerunterstützung sowie methodische und disziplinäre Forschung in den Bereichen Simulation, Datenanalyse und High Performance Computing-Technologien.
JARA ist eine einzigartige Kooperation zwischen dem Helmholtz-Forschungszentrum Jülich und der RWTH Aachen mit starker internationaler Sichtbarkeit.
Mehr über die Forschung an der HDS-LEE
HDS-LEE Reportagen
Mehr über die Forschung an der HDS-LEE und ihre Promovierenden finden Sie auf folgenden Seiten:
Mario Rüttgers wendet Data Science-Methoden an, um zu zeigen, welche kleinen Wirbelstürme beim Einatmen in der Nase toben. Mit diesen Erkenntnissen will er helfen, künftige Nasen-OPs erfolgreicher zu machen – und Patienten das Atmen zu erleichtern.
Von den Erdsystemwissenschaften, über die Energieforschung bis hin zu Medizin: An der Helmholtz School for Data Science in Life, Earth and Energy (HDS-LEE) in Jülich kommen Promovierende aus unterschiedlichsten Forschungsbereichen zusammen.
Wie profitieren die PhDs von der Verschiedenheit der drei Fächer?
Mission
Das strukturierte Promotionsprogramm der HDS-LEE richtet sich an exzellente Absolventinnen und Absolventen der Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Ingenieurwissenschaften aus aller Welt. Die Promovierenden an der HDS-LEE wollen mit ihrer Forschung sowohl die Entwicklung datenwissenschaftlicher Methoden vorantreiben als auch modernste Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens nutzen, um anspruchsvolle wissenschaftliche Probleme zu lösen.
In dem strukturierten Programm werden die Doktorandinnen und Doktoranden in allen wesentlichen Bereichen der Informations- und Datenwissenschaften ebenso wie in Kommunikation und weiteren Schlüsselqualifikationen geschult. Die Ausbildungskomponenten des Programms werden gestärkt durch individuell zusammengestellte Trainingsmaßnahmen am Jülich Supercomputing Center (JSC).
Forschungsbereiche
- Biowissenschaften
- Geowissenschaften
- Energiesysteme / Materialwissenschaften
Curriculum
- Betreuung und Supervision durch ein interdisziplinär zusammengesetztes Thesis Advisory Committee (TAC)
- Obligatorische Vorlesung „Data Science Methods and Applications“
- Kurse zur wissenschaftlichen Weiterbildung, u.a. Trainingstage am Jülich Supercomputing Center (JSC) zu Themen wie Parallel Computing, maschinelles Lernen und Visualisierung
- Soft Skill Kurse: Wissenschaftliches Schreiben und Präsentieren, Gute wissenschaftliche Praxis und "Doing Science"
- Jährliche Klausurtagung
- Teilnahme an (internationalen) Konferenzen
- Persönliches Kompetenztraining und umfassende Unterstützung hinsichtlich Networking und Karriereentwicklung
„An der HDS-LEE profitiere ich vor allem vom Ausbildungsangebot: den Soft-Skills-Kursen und natürlich den Vernetzungsmöglichkeiten. Der Austausch mit anderen Personen, die in ihrer Forschung ähnliche Probleme oder Herausforderungen haben, ist sehr wertvoll.“
Mario Rüttgers, assoziierter Doktorand an der HDS-LEE
Finanzierung und Dauer des Programms
Das Programm erstreckt sich über 4 Jahre und bietet eine volle Finanzierung. Die Vergütung entspricht einer Anlehnung an die Tarifstufe E13 des TVöD/ TV-L.
Bewerbung und weitere Informationen
Es stehen etwa 20 Promotionsstellen zur Verfügung, die direkt über HDS-LEE finanziert werden. Zudem können interessierte Data Science-Doktoranden dem Programm als assoziierte Doktoranden beitreten, bevorzugt von den HDS-LEE-Standorten Aachen, Köln, Düsseldorf und Jülich. Die Programmsprache ist Englisch.
Die Bewerberinnen und Bewerber müssen über angemessene Kenntnisse der Informatik im Allgemeinen verfügen, da HDS-LEE keine Ausbildung in Informatik-Grundlagen wie z.B. Programmieren anbietet. Zudem werden Englischkenntnisse vorausgesetzt.
Sind Sie daran interessiert, Ihre naturwissenschaftliche Forschung mit Data Science-Methoden voranzutreiben? Erfahren Sie hier mehr über das Bewerbungsverfahren hier.
Kontakt
Dr. Anne Bulling
Dr. Anne Bulling
Wissenschaftliche Koordinatorin HDS-LEE
Forschungszentrum Jülich
Biotechnologie (IBG-1)
52428 Jülich
Dr. Sarah Mertens
Dr. Sarah Mertens
Wissenschaftliche Koordinatorin HDS-LEE
Forschungszentrum Jülich
Biotechnologie (IBG-1)
52428 Jülich
Folgende Partner sind an der HDS-LEE beteiligt
Forschungszentrum Jülich
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Universität zu Köln
RWTH Aachen University
Max-Planck-Institut für Eisenforschung
Unsere Doktoranden
Lisa Beumer
Doktorandin HDS-LEE
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Danimir Doncevic
Doktorand HDS-LEE
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Jorge Guzmàn
Doktorand HDS-LEE
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Christiano Köhler
Doktorand HDS-LEE
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Doktorand HDS-LEE
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Ankit Patnala
Doktorand HDS-LEE
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Alessio Quercia
Doktorand HDS-LEE
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Supervisor
Moein Samadi
Doktorand HDS-LEE
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Giuliano Santarpia
Alumnus HDS-LEE
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Timo Stomberg
Doktorand HDS-LEE
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Supervisor
Kaveh Patakchi Yousefi
Doktorand HDS-LEE
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