Dozenten & Wissenschaftliche Leitung

Prof. Dr. Heike Trautmann studierte Statistik und Wirtschaftsmathematik an der TU Dortmund. Nach mehrjähriger Tätigkeit in der strategischen Unternehmensberatung in Essen, München und Düsseldorf promovierte sie an der Graduate School of Production Engineering and Logistics  und habilitierte sich an der TU Dortmund zum Thema “Statistical and Experimental Methods in Single- and Multi-Objective (Evolutionary) Optimization“.
Im April 2013 hat sie die Leitung der Arbeitsgruppe für Wirtschaftsinformatik und Statistik übernommen und ist ins Direktorium des European Research Center for Information Systems (ERCIS) in Münster aufgenommen worden. 
Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich Data Science, Social Media Analytics, der Optimierung und der Algorithmenselektion und sie ist (Ko-)Autorin einer Vielzahl von Publikationen in Fachzeitschriften, Konferenzbänden sowie Buchbeiträgen. Sie ist seit Langem Gutachterin renommierter Fachzeitschriften sowie  Mitglied in den Programmkomitees der wichtigsten internationalen Konferenzen im Bereich der evolutionären Optimierung und beteiligt sich an der Organisation von spezifischen Workshops und Special Sessions. Ihr Lehrstuhl ist ferner an diversen Industrieprojekten und internationalen Forschungskooperationen beteiligt.

Dipl.-Inf. Jakob Bossek erwarb einen Bachelorabschluss im Studiengang Statistik und ein Diplom im Studiengang Informatik an der TU Dortmund. Seit 2015 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Statistik an der WWU Münster. Neben diversen einführenden und weiterführenden Kursen in R und Python leitet er statistisch orientierte Lehrveranstaltungen sowie Vorlesungen und Seminare zum Thema Optimierung. Jakob Bossek ist R-Enthusiast und Hauptentwickler diverser R-Pakete mit Fokus auf Optimierung, u. A. smoof, ecr, grapherator, mcMST. Darüberhinaus ist er an der Entwicklung diverser weiterer R-Pakete im Bereich Machine Learning, kollaborativer Forschung und Optimierung beteiligt (mlr, mlrMBO, OpenML). Seine Forschungsinteressen umfassen u. A. kombinatorische Optimierung, (mehrkriterielle) evolutionäre Algorithmen sowie Algorithmenselektion.

Dr. Pascal Kerschke ist seit 2013 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Statistik an der WWU Münster und hat dort neben verschiedenen (primär statistischen) Veranstaltungen in den Bachelor- und Masterstudiengängen des Instituts für Wirtschaftsinformatik u.a. auch Einführungskurse in R, sowie Seminare mit Fokus auf den Bereichen Machine Learning und Data Science geleitet. Vor seinem Promotionsstudium an der WWU Münster hat er einen Bachelor in Datenanalyse und -management, sowie einen Master in Datenwissenschaft an der Fakultät Statistik der TU Dortmund erworben. Desweiteren ist Pascal Kerschke hauptverantwortlicher Entwickler des R-Pakets flacco. Darüber hinaus ist er auch aktiv an der Entwicklung zahlreicher weiterer R-Pakete aus den Bereichen Machine Learning und Optimierung (aslib, mlr, OpenML, ParamHelpers und smoof) beteiligt. Neben Machine Learning und Optimierung liegen seine Forschungsinteressen in den Bereichen Algorithenselektion und -konfiguration, Explorative Landscape Analysis, sowie Data Science.