Vita

David Schultz ist Doktorand am DAI-Labor der Technischen Universität Berlin. Er beschäftigt sich vorwiegend mit einer Generalisierung des Sample Means für Zeitreihen im Dynamic Time Warping Space und deren Anwendungen. In den Gebieten Time Series Data Mining und Deep Learning hat er an diversen Projekten für Auftraggeber wie der Europäischen Union, der Volkswagen AG oder den T-Labs der Deutschen Telekom mitgewirkt.

Forschungsschwerpunkte

• Statistical Machine Learning in Dynamic Time Warping Spaces
• Time Series Data Mining

Kernkompetenzen

• Machine Learning
• Data Science
• Theoretical Analysis
• Programming

Akademische Laufbahn

• Doktorand am DAI-Labor
• M.Sc. in Mathematik an der Technischen Universität Berlin
• B.Sc. in Mathematik an der Technischen Universität Berlin

Lehrveranstaltungen

• Foundations of Data Science
• Semantic Search Project / Data Science Project