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Markus Rosenfelder

 

 

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Sprechzeiten
Nach Vereinbarung
   
Tätigkeiten

EDV-Beauftragter der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät

Preise und Auszeichnungen
2019

Auszeichnung für eine hervorragende Master-Thesis, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg & Deutsche Immobilien-Akademie der Universität Freiburg

Lehre  
SS 2020
  • Seminar: Einführung in die Programmierung: Python Programmierung anhand praxisnaher Beispiele
WS 2019/20
  • Seminar: Einführung in die Programmierung: Python Programmierung anhand praxisnaher Beispiele
SS 2019
  • Seminar: Einführung in die Programmierung: Python Programmierung anhand praxisnaher Beispiele
  • Workshop für Doktoranden: Web-scraping in Python
  • Vorlesung: Data Science (Hochschule Fresenius)
WS 2018/19
  • Übung: Wirtschaftsinformatik für die Unternehmensführung: “Optimization and Simulation”
  • Seminar: Data Analytics in R and Python 
SS 2018 
  • Übung: Business Intelligence
  • Seminar: Business Intelligence in R and Python
Ausbildung  
01/2020 - 02/2020

Forschungsaufenthalt am National Institute for Environmental Studies in
Tsukuba, Japan

Seit 01/2018

Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

10/2015 - 05/2018

Master of Science in Volkswirtschaftslehre, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Thesis: „Rising High: Improving Real Estate Valuation with 3D City Models and Spatial Analytics“

  10/2012 - 10/2015

Bachelor of Science in Volkswirtschaftslehre, Albert-Ludwigs Universität Freiburg
Thesis: „Geo-spatial analysis of different car types in free-floating carsharing | Betreuer: Prof. Dr. Neumann

     
Nebentätigkeiten

10/2017 – 02/2018

Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Albert-Ludwigs-Universität
Tutor für „Management of Information Systems: Einführung in die Wirtschaftsinformatik“

10/2016 – 12/2017

Werkstudent bei Geospin GmbH
Programmiertätigkeiten im Bereich Data Science mit Geodaten-Bezug

  02/2013 – 12/2017

Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Albert-Ludwigs-Universität
IT und Systemadministration

Betreute Arbeiten
 
  • Deep Learning in Real Estate: Using Convolutional Neural Networks to improve Real Estate Valuations
  • Machine Learning for Predictive Policing: Spatio-temporal Data Analysis of Criminal Hotspots
  • Creating knowledge by mining multi-source big data in transport. Case study in Thessaloniki 
  • Creating an Edge: Predicting Stock Prices with Sentiment Analysis
  • Maschinelles Lernen: Probabilistische Methoden in der wirtschaftlichen Anwendung
  • Applied Machine Learning in Economics: Predicting Real Estate Prices in Munich
  • Spatio-temporal Modeling: Analyzing Street Crime in Detroit
  • Failed Cities: Spatial Analysis of Street Crime in Detroit
  • Data Mining: Hyperparameter Optimization for Real Estate Prediction Models
  • What determines effective political communication? An empirical analysis of language patterns on Twitter
  • Realizing the Power of Aerial Image Data through Deep Learning: A Real Estate Case Study
  • Optimizing Bug Classifications with Bidirectional Encoder Representations from Transformers
  • Machine Learning in Real Estate: Accurate Rent Price Prediction with Natural Language Processing and Gradient Boosting
  • Applied Machine Learning: Improving Real Estate Price Predictions with Natural Language Processing and Bayesian Optimization
  • Semi-Supervised Deep Learning for Real Estate Price Predictions using Image Segmentation and Convolutional Neural Networks
  • Understanding the Power of Political Communication through Machine Learning: An in-depth Sentiment Analysis of Twitter Messages of German Politicians
  • Learning from Failure: Econometric Insights into Kickstarter Crowdfunding Campaigns
  • Multi-objective Re-Ranking of Recommendations: A Machine Learning Approach
  • Understanding the Potential Influence of Socio-Demographic Data on Renewable Energy Installations in Germany through Statistical Learning
  • Climate Change Mitigation: Prediction of Energy Consumption of Buildings with Ensemble Machine Learning
  • Climate Change and AI: Prediction of Building Energy Consumption with Artificial Neural Networks

 

 Wissenschaftliche Publikationen



Vorträge

Jahre: 2020 | 2019
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    2020

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    • Rosenfelder M, Gust G, Neumann D
      Improving Urban Analytics Using 3D Geometries and Graph Convolutional Neural Networks: Evidence from Real Estate Valuation
      2020 Winter Conference on Business Analytics, Snowbird, USA

    2019

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    • Cremades R, Bahri M, Rosenfelder M, Sommer P S
      Complex Systems Based Integrated Assessment of Droughts, Floods, Heat Comfort and GHG Emissions in Cities under Climate Change
      2019 Conference on Complex Systems 2019, 30.09.2019 - 4.10.2019
    • Gust G, Brandt T, Koppius O, Feuerriegel S, Rosenfelder M, Kaulich A, Neumann D
      Leveraging the Third Dimension: Opportunities and Guidelines for 3D Analytics
      2019 Winter Conference on Business Analytics (WCBA 2019), Snowbird, Utah, March 07-09, 2019

    Konferenzbeiträge

    Jahre: 2019
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      2019

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      • Rosenfelder M, Gust G, Neumann D
        Decision Support for Real Estate Investors: Improving Real Estate Valuation with 3D City Models and Points of Interest
        2019 Proceedings of the 14. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik, Siegen, Germany
      Credits: SILK Icons by http://www.famfamfam.com/lab/icons/silk/