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Michael Bücker

Professor für Data Science

Fachhochschule Münster

Kurzlebenslauf

Ich bin Professor für Data Science am Fachbereich Wirtschaft (Münster School of Business) an der Fachhochschule Münster . Außerdem bin ich Vorstand des Instituts für Prozessmanagement und Digitale Transformation (IPD) an der FH Münster. In meiner Forschung beschäftige ich mich mit Anwendungen von Data Science und Machine Learning, interpretierbarer Künstlicher Intelligenz (Explainable AI) und Mathematischer Statistik. Ich habe an der Technischen Universität Dortmund bei Prof. Dr. Walter Krämer in Statistik promoviert.

Während meiner Zeit im Düsseldorfer Büro von McKinsey & Company – zunächst im Advanced Analytics Team, später als Expert und Projekt Manager in der Marketing & Sales Practice – unterstützte ich weltweit Klienten dabei, zu datengesteuerten Unternehmen zu werden und entwickelte und implementierte auf Basis von maschinellem Lernen neue Lösungen für betriebliche Problemstellungen.

Heute berate ich weiter Unternehmen und entwickle datengetriebene Geschäftsmodelle.

Interessen

  • Data Science
  • Artificial Intelligence
  • Business Analytics

Bildung

  • Dr. rer. nat. in Statistik, 2011

    Technische Universität Dortmund

  • Diplom in Statistik, 2008

    Technische Universität Dortmund

Erfahrung

 
 
 
 
 

Vorstand

IPD Institut für Prozessmanagement und Digitale Transformation

12/2019 – Aktuell Münster
Partner der regionalen mittelständischen Wirtschaft in praxisnahen Fragen zu Prozessmanagement und Digitaler Transformation
 
 
 
 
 

Co-Founder

SCALEWORK

01/2019 – Aktuell München
Scaling with Data Science.
 
 
 
 
 

Advisor

hawk:AI

06/2018 – Aktuell München
Ending financial crime.
 
 
 
 
 

Professor

Fachhochschule Münster - University of Applied Sciences

03/2018 – Aktuell Münster
Lehre: Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik und Data Science.
 
 
 
 
 

Expert und Projekt Manager für Marketing Analytics

McKinsey & Company, Inc.

05/2011 – 02/2018 Düsseldorf
 
 
 
 
 

Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand

Technische Universität Dortmund, Fakultät Statistik

07/2008 – 04/2011 Dortmund

Aktuelle Voträge

Funktionsweise von Predictive Maintenance - Einblicke in Theorie und Praxis

Innovationsforum [email protected]

Mehrwerte aus Daten

Hub:Satellit Digital Café

Credit Scoring and XAI

Talk at the C/O Data Science - The Data Science Camp

Aus Unternehmensdaten Mehrwert schöpfen

Innovationsimpuls Data Science

Transparency of Machine Learning Models in Credit Scoring

Talk at the Credit Scoring and Credit Control Conference XVI, 28–30 August 2019.

Freund oder Feind? Künstliche Intelligenz für den Mittelstand

wfc-InnovationsIMPULS Kreis Coesfeld

Künstliche Intelligenz - Chancen und Risiken für Unternehmen

Ringvorlesung “New Work” des IPD