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Jennifer Landes

Jennifer Landes ist Doktorandin am Lehrstuhl für Data Engineering der Universit?t Regensburg. Sie arbeitet an der Generalisierung einer Preprocessing-Pipeline für Eye-Tracking-Daten. Darüber hinaus untersucht und evaluiert sie Datenqualit?tsmetriken für Zeitreihendaten.

Jennifer Landes

Externe Promovendin

Overview

Forschungsinteresse

  • Datenqualit?tsmetriken für Zeitreihendaten
  • Erstellung und Optimierung von Pipelines
  • Preprocessing-Algorithmen und -Methoden
  • Eye-Tracking als Anwendungsfall

Curriculum Vitae

  • B.Sc. und M.Sc. in Wirtschaftsinformatik, Universit?t Mannheim
  • IT-Beauftragte, Universit?t Heidelberg
  • Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Hochschule Neu-Ulm
  • Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Ernst-Abbe-Hochschule Jena

Lehre

  • Vortragsseminar: Data Engineering, Universit?t Regensburg (WiSe 2025)
  • Programmierpraktikum: Data Engineering, Universit?t Regensburg (SoSe 2025)
  • Grundlagen der Informatik und Einführung in Python, Hochschule Neu-Ulm (2022–2025)
  • Grundlagen der Informatik und Einführung in Python; Künstliche Intelligenz: Neuronale Netze und Klassifikation, Ernst-Abbe-Hochschule Jena (2024–2025)

Publikationen

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