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Christoph Neumann

Prof. Dr.-Ing. Christoph Neumann
Professor/in Fakultät Elektrotechnik, Medien und Informatik

Telefon +49 (9621) 482-3647
Fax +49 (9621) 482-4647
c.neumann@oth-aw.de

Amberg, Fakultät Elektrotechnik, Medien und Informatik (Geb. G), Raum 030

Sprechzeiten

Aufgrund der Corona-Situation in diesem Semester nur nach vorhergehender Vereinbarung (E-Mail/Telefon)! Bevorzugter Termin: Do 14:00 - 15:00 Uhr

Lehrgebiet(e)

Big Data und Cloud Computing für KI (BDCC-AI)

Forschungsgebiet(e)

  • Intelligente Algorithmen, skalierbare Datenarchitekturen und agile Datenintegration mit NewSQL- und NoSQL-Systemen
  • Big Data, Data Science und Advanced Analytics
  • Massiv-parallele Programmierung von KI-Verfahren
  • Integriertes maschinelles Lernen in Datenbanksystemen
  • Skalierbare Datenarchitekturen in der Cloud auf modernen und sich weiterentwickelnden Hardware-Infrastrukturen
  • Big Data Curation: KI-gestützte Verfahren um sicherzustellen, dass relevante Daten auch in Zukunft zuverlässig verfügbar sind, für Forschung und zur Wiederverwendung. Denn „Löschen ist leicht. Bewahren ist hart!“

Vorlesungen

Abschlussarbeiten

Meine Themenbereiche für Bachelor- und Masterarbeiten:

  • Verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen (NewSQL, NoSQL), Data Architecture, Data Engineering, Datenexploration, Data Analytics, Semantische Datenintegration, Data Catalogs / Metadata Management, Data Governance / Data Stewardship, Query Log Analysen, Automatisierte Anonymisierung, Implementierung skalierbarer Algorithmen (MapReduce, Spark),  Implementierung skalierbarer Data-Warehouses (Exasol, SAP HANA) und Data Lakes (Hadoop), uvm.
  • Entwicklung Cloud-basierter Anwendungen, Cloud-native Bausteine (Docker, CNCF, Kubernetes, envoy/istio, Prometheus), praktischer Einsatz von privaten (OpenStack) und öffentlichen Clouds (AWS, Azure), Minimierung von Latenzen, Interoperabilität in Multi-Cloud Umgebungen, Implementierung skalierbarer Cloud-DWHs (Snowflake), uvm.

Bitte kontaktieren Sie mich bei Interesse.

Weitere Internetpräsenzen

Beschreibung

Hauptberuflich bin ich Professor hier an der OTH Amberg-Weiden. Mein Ziel ist es eine deutschlandweit und international sichtbare Big Data Forschung mit KI-Anwendungsbezug aufzubauen, die eng mit den anderen Forschungs- und Lehraktivitäten an der Fakultät EMI der OTH Amberg-Weiden verbunden ist und zusammenarbeitet. Außerdem möchte ich sicherstellen, dass insbesondere die Studierenden in den KI-Studiengängen ein einmaliges Curriculum durchlaufen, das sie zu attraktiven Kandidaten für Industrie und Wissenschaft macht.

Freiberuflich bin ich als IT-Berater, Software-Ingenieur und Datenarchitekt tätig.

Davor war ich etwa 10 Jahre in der Industrie tätig und beschäftigte mich intensiv mit der verteilten Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen. In der Industrie habe ich viele große und kleine Projekte mitgestaltet. Als IAPM Certified Agile Project Manager habe ich etliche dieser Projekte verantwortet.

Alle meine Tätigkeiten in der Industrie waren geprägt durch den Schwerpunkt Datenbanksysteme und Advanced Analytics. Bei der Capgemini sd&m AG bspw. bei der Umsetzung neu gestalteter Planungsprozesse für die DaimlerChrysler AG, damals noch in Form klassischer Optimierungsverfahren wie Forecasting auf Basis gängiger Datenbanksysteme wie IBM DB2.

Meine Dissertation an der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg hatte die Schwerpunkte verteilte Datenverwaltung, Systemintegration und Prozess-Management. Neben der Bestnote wurde sie durch eine Nominierung für den GI-Dissertationspreis durch die FAU ausgezeichnet. Nach meiner Promotion hielt ich als Lehrbeauftragter weiterhin im Wintersemester mit viel Freude eine Master-Vorlesung an der FAU. Zum Zeitpunkt meiner Berufung blickte ich bereits auf dreizehn Jahre Erfahrung in der Hochschullehre zurück. Für eine langjährig betreute Grundlagenveranstaltung erhielt ich zweimal an der FAU von der technischen Fakultät eine Auszeichnung für die beste Lehrveranstalung in der Kategorie „Übungen/GOP-Fach Bachelor of Science und Grundstudim Diplom“.

Nach der Promotion habe ich bei der EXASOL AG gearbeitet, dem einzigen durch internationale Analysten wie Gartner und Forrester anerkannten deutschen Datenbankhersteller neben der SAP. Deren massiv skalierbares Datenbanksystem ist der Motor für viele Anwendungen im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning. Als Berater und Solutions Engineer habe ich dort das gesamte Spektrum von Datenintegration über Datenaggregation bis Reporting und Machine Learning auf sehr großen Datenmengen in verschiedenen Kundenakquiseprojekten durchgeführt und technisch verantwortet.

Bei der Teambank AG habe ich die BI-Landschaft durch die Leitung zweier strategischer Großprojekte modernisiert, dabei wurden für Data Science Anwendungsfälle auch Data Lake Technologien aus dem Hadoop-Ökosystem berücksichtigt.

Mit dem anschließenden Wechsel zur Quanos (ehem. SCHEMA) setzte ich meinen Schwerpunkt zurück in den Kernbereich der Informatik. Dort verantwortete ich als Software-Architekt im Team Server u.a. die hauseigene Graphdatenbank als Herzstück des Content Management Systems namens SCHEMA ST4. Darüber hinaus wurde mir die Gründung und operative Leitung des abteilungsweiten Architekten-Teams übertragen, mit dem Ziel einer Transition hin zu einer Cloud-basierten Architektur für ST4.

In unserer Zeit sind innovative Techniken für die Massendatenhaltung und -auswertung neu im Entstehen und diese Daten dienen als Rohstoff für künstliche Intelligenz. Ich freue mich darauf diese Entwicklung aktiv mitzugestalten.

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