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Johannes Spiess Head of Data Science, Analytics and AI, Joint systems Fundraising- & IT-Services GmbH
Christina Kranzinger Data Scientist und Co-Head der Human Motion Analytics Research Group, Salzburg Research Forschungsgesellschaft
Programm
Die Vorträge
10. Februar 2026
Bewegungsdatenanalyse: Von den Daten bis zur Wertschöpfung
Vorstellung der Data Value Chain anhand von Beispielen aus dem Sport (z.B. Fußball und Skifahren)
Datengenerierung: Wie werden die Daten generiert? Mittels Sensorik, data augmentation,..
Datenanalyse: Mit welchen statistischen und Machine Learning Methoden werden die Daten analysiert? deskriptive, explorative, prädiktive Datenanalyse, supervised und unsupervised Machine Learning,…
Christina Kranzinger Data Scientist und Co-Head der Human Motion Analytics Research Group, Salzburg Research Forschungsgesellschaft
10. März 2026
Die Macht der Daten: Wie Meteorologen mit Data Analytics die Welt verändern
Erneuerbare Energien, Extremwetter und die Rolle von KI-Modellen in der modernen Meteorologie
Irene Schicker Senior Scientist Post-prozessing & AI, GeoSphere Austria
7. April 2026
Ethische Datenanalyse: Verantwortung, Fairness und Transparenz im Datenalltag
Bias vermeiden: Wie sich systematische Verzerrungen in Daten und Modellen erkennen und reduzieren lassen
Faire Entscheidungen: Ethische Leitlinien für die Entwicklung und Anwendung von Algorithmen
Transparenz schaffen: Warum Nachvollziehbarkeit und Kommunikation essenziell für Vertrauen sind
Vortrag in Anfrage
12. Mai 2026
Datenqualität als Erfolgsfaktor: Grundlagen für verlässliche Analysen
Dimensionen der Datenqualität: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität & Genauigkeit verstehen und messen
Prozesse & Tools: Strategien und Technologien für nachhaltiges Data Quality Management
Verantwortung & Governance: Rollen, Zuständigkeiten und organisatorische Verankerung von Datenqualität
Vortrag in Anfrage
9. Juni 2026
ESG-Reporting und nachhaltige Datenstrategien als Chance für Data Analytics
Relevante Metriken und Datenquellen erkennen und in aussagekräftige ESG-Kennzahlen übersetzen
Typische Herausforderungen im ESG-Datenmanagement verstehen und pragmatische Lösungen entwickeln
Den Beitrag von Datenstrategien zur Nachhaltigkeit sichtbar machen und aktiv mitgestalten
Vortrag in Anfrage
Das Programm wird laufend um weitere Termine und Themen ergänzt. Egal wann Sie einsteigen, das Jahresabo umfasst immer 12 Termine! Gerne nehmen wir auch Ihre Themenvorschläge für die Programmgestaltung auf: sarah.kafka@imh.at
Speaker Board
Christina Kranzinger
Data Scientist und Co-Head der Human Motion Analytics Research Group, Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
Christina Kranzinger absolvierte das Bachelor- und Masterstudium Statistik sowie das Diplomstudium Wirtschaftswissenschaften an der Johannes Kepler Universität Linz. 2023 schloss sie das Doktorat Data Science an der Universität Salzburg ab. Nach Stationen im Innenministerium sowie in der Privatwirtschaft ist sie nun seit 2019 bei der Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH tätig. In der Human Motion Analytics Research Group ist sie aktuell als Data Scientist sowie Co-Head der Forschungsgruppe beschäftigt.
Robert Neundlinger ist seit über 25 Jahren im Daten Management und in Positionen wie Head of Business Intelligence, Head of Analytics, Product Manager und Presales Consultant tätig. Seine Stationen umfassen sowohl Erstellung und Vermarktung von Software sowie die Anwenderseite in Unternehmen von 50 bis 300.000 Mitarbeitern. In den letzten Jahren ist der Fokus stark in Richtung Datenschutz und Artificial Intelligence gerückt.
Irene Schicker
Senior Scientist Post-processing & AI, GeoSphere Austria – Bundesanstalt für Geologie, Geophysik, Klimatologie und Meteorologie
Nach dem Meteorologiestudium und Promotion an der BOKU Wien, wissenschaftliche Laufbahn im Bereich hochaufgelöster Wetter- und Klimamodellierung. Seit 2014 als Senior Scientist bei ZAMG/GeoSphere Austria tätig, mit Schwerpunkt auf AI-gestützter Wettervorhersage, Extremereignisdetektion, und Anwendungen für erneuerbare Energien. Leitung nationaler und internationale Forschungsprojekte (z. B. MEDEA, EnergyProtect). Fokus liegt auf der Entwicklung innovativer, datengetriebener Methoden zur Analyse und Prognose atmosphärischer Extremereignisse, kombiniert mit langjähriger Erfahrung in Python, Fortran, HPC und Projektmanagement.
Ihr Nutzen
Daten verstehen. Wirkung entfalten.
Datenstrategie mit Substanz – fundiert, praxisnah & zukunftsorientiert
Relevante Tools & Insights sofort im Arbeitsalltag einsetzbar
Direkter Austausch mit führenden Expert:innen aus Praxis & Forschung
Klarheit bei KI, Governance, Datenschutz & Transparenz schaffen
Für alle, die Daten nicht nur analysieren, sondern auch strategisch einsetzen wollen
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