Abschlussarbeit

Data-Science Analyse von Innovationökosystemen: Optimierung & Anwendung von Machine-Learning Tools zur Analyse eines Biotech-Clusters

Steckbrief

Eckdaten

Lehrstuhl:
Lehrstuhl für Innovation, Strategie und Organisation
Niveau:
Master

Betreuer

Data-Science in der Innovationsforschung:
Im Rahmen dieser Arbeit wird auf Basis von vier Analysetools eine umfassende Analyse eines Biotechnologie-Netzwerks und dessen thematischen und technologischen Schwerpunkte umgesetzt. Die Analyse umfasst vier Datenbanken (Wirtschaftsdaten, Mediendaten, Patendaten, Publikationsdaten) sowie diverse gecrawlte Datensätze.

Schwerpunkte der Arbeit sind die Optimierung der Tools, Entwicklung von Ansätzen zur Messung von Innovativität der Unternehmen, sowie Anwendung und Auswertung der Analyse.
Gute Python Kenntnisse sowie erste Erfahrungen/großes Interesse an Machine-Learning/Text-Mining sind erforderlich!

Wenn Sie sich für das Thema begeistern, senden Sie bitte Ihren Lebenslauf, ein kurzes Anschreiben und eine aktuelle Notenübersicht an selzner@time.rwth-aachen.de

Keywords: Data-Science, Innovation, Machine-Learning, Text-Mining, Python, Programmieren, Biotechnologie, Cluster, Netzwerk, AI, KI, Quantitative Analyse