Abschlussarbeiten
Auf dieser Seite finden Sie allgemeine Hinweise zur Bewerbung und Anfertigung von Abschlussarbeiten am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics.
- Die Bewerbungsfrist für Abschlussarbeiten ist beendet, wir können vorläufig leider keine weiteren Abschlussarbeiten zur Betreuung annehmen!
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Sobald Bewerbungen wieder möglich sind, geben wir dies hier bekannt. Bewerbungen sind in der Regel im Januar und Juli möglich. Bitte senden Sie uns keine Bewerbungen vor dem nächsten Bewerbungsstart!
- Anfertigung (Vorlage)
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Bitte orientieren Sie sich bei der Gestaltung Ihrer Abschlussarbeit an dieser bereitgestellten LaTeX-Vorlage!
Abschlussarbeiten mit Praxispartnern
- Abschlussarbeit "Informationsextraktion aus Stellenanzeigen" (2023)
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Im Rahmen dieser Arbeit soll ein System entwickelt werden, das Informationen wie zum Beispiel das Berufsfeld oder die Branche des Inserenten automatisiert aus Stellenanzeigen extrahiert. Mit anderen Worten handelt es sich hierbei um ein Klassifikationsproblem, für das ein großer Datensatz zum Training zur Verfügung steht. Ein klassischer Ansatz zur Lösung dieses Problems sind zum Beispiel Support Vector Machines. Modernere Verfahren verwenden neuronale Netze mit spezieller Architektur (bspw. Transformer). Wir haben bereits einige Systeme im Einsatz, die Informationen aus Stellenanzeigen extrahieren. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erprobung weiterer Ansätze zur Performance-Steigerung.
Bei Fragen oder für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an den Ansprechpartner bei der Jobware GmbH:
Dr. Robert Scheidweiler
Jobware GmbH
Technologiepark 15
33100 Paderborn
+49 (0) 52 51 / 54 01-214
r.scheidweiler@jobware.deDie Bewerbung für diese Abschlussarbeit richten Sie bitte per Email an den oben geannten Ansprechpartner UND an den den Lehrstuhl Wirtschaftsinformatk insb. Data Analytics (siehe unsere Hinweise zur Bewerbung).
- Abschlussarbeit "Vorhersage von Website-Traffic" (2023)
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Anhand bestehender Traffic-Daten sollen in dieser Abschlussarbeit Vorhersagen für unsere zukünftige Traffic-Entwicklung getroffen werden. Das Ziel ist genauer zu verstehen, was "ungewöhnliche" Traffic-Entwicklungen sind und diese automatisiert erkennen zu können. Für dieses Time Series Forecasting Problem können traditionelle Modelle wie SARIMA oder auch neuronale Netze genutzt werden. Wir sind nicht auf irgendeinen Ansatz festgelegt. Wichtig ist für uns, dass die Prognosen bei einer möglichst kurzen Berechnungszeit eine ausreichende Genauigkeit erzielen.
Bei Fragen oder für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an den Ansprechpartner bei der Jobware GmbH:
Dr. Robert Scheidweiler
Jobware GmbH
Technologiepark 15
33100 Paderborn
+49 (0) 52 51 / 54 01-214
r.scheidweiler@jobware.deDie Bewerbung für diese Abschlussarbeit richten Sie bitte per Email an den oben geannten Ansprechpartner UND an den den Lehrstuhl Wirtschaftsinformatk insb. Data Analytics (siehe unsere Hinweise zur Bewerbung).
