Philipp Singer


Data Scientist

About


Philipp Singer ist ein Senior Data Scientist bei UNIQA Insurance Group in Wien und bietet darüber hinaus diverse Services im Bereich Data Science an. Zuvor hat er als Post Doctoral Researcher in der Data Science Abteilung von GESIS gearbeitet. Philipp erlangte den Doktor der Informatik mit ausgezeichnetem Erfolg an der Technischen Universität Graz an der er auch seinen Diplom Ingenieur in Softwareentwicklung und Wirtschaft abschloss.

Philipp ist Experte in den Bereichen Maschinelles Lernen, Statistik, Data Mining, Programmierung, Blockchain, und vielen weiteren ähnlichen Feldern. Im Laufe seiner Karriere, hat er eine Vielzahl an Auszeichnungen erhalten, angeführt durch ein Best Paper Award an der renommierten World Wide Web Conference. Er liebt es Daten-getriebene Entscheidungen zu ermöglichen und zu unterstützen, Daten Services zu entwickeln, sowie Lehre und Mentoring anzubieten. Philipp ist immer bestrebt in neuartige Felder und Technologien einzutauchen.

Services


Rund um meine Expertise in Data Science, biete ich Services in den Bereichen Lehre, Coaching, und Umsetzung an. Mit diesen Services möchte ich mein Wissen und Erfahrungen welche ich durch meine Tätigkeiten an Universitäten und Unternehmen gesammelt habe, weitergeben. Alle Services werden individuell auf entsprechende Bedürfnisse adaptiert und können auf weitere Bereiche und Themen erweitert werden. Weitere Informationen entnehmen Sie den folgenden Erläuterungen und bitte zögern Sie nicht bei Interesse direkt mit mir Kontakt aufzunehmen.

Publikationen


Ausgewählte Publikationen

  • Philipp Singer*, Florian Lemmerich*, Robert West, Leila Zia, Ellery Wulczyn, Markus Strohmaier and Jure Leskovec (* equal contribution), Why We Read Wikipedia, 26th International World Wide Web Conference, Perth, Australia, 2017 (acceptance rate 164/966, 17% quota) [PDF] [arXiv]
  • Claudia Wagner*, Philipp Singer*, Fariba Karimi, Jürgen Pfeffer and Markus Strohmaier (* equal contribution), Sampling from social networks with attributes, 26th International World Wide Web Conference, Perth, Australia, 2017 (acceptance rate 164/966, 17% quota) [PDF] [arXiv]
  • Dimitar Dimitrov*, Philipp Singer*, Florian Lemmerich and Markus Strohmaier (* equal contribution), What Makes a Link Successful on Wikipedia?, 26th International World Wide Web Conference, Perth, Australia, 2017 (acceptance rate 164/966, 17% quota) [PDF] [arXiv]
  • Florian Lemmerich, Martin Becker, Philipp Singer, Denis Helic, Andreas Hotho and Markus Strohmaier, Mining Subgroups with Exceptional Transition Behavior, 22nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco, USA, 2016 (full paper acceptance rate 70/784, 9% quota) [PDF]
  • Philipp Singer, Denis Helic, Andreas Hotho and Markus Strohmaier, HypTrails: A Bayesian Approach for Comparing Hypotheses About Human Trails on the Web, 24th International World Wide Web Conference, Florence, Italy, 2015 (Best Paper Award) (acceptance rate 131/929, 14.10% quota) [PDF] [arXiv] [Slides] [Tutorial] [Talk] [Code]
  • Philipp Singer, Denis Helic, Behnam Taraghi and Markus Strohmaier, Detecting Memory and Structure in Human Navigation Patterns Using Markov Chain Models of Varying Order, PLoS ONE, vol 9(9), 2014 [HTML/PDF] [arXiv] [Code]
  • Philipp Singer*, Fabian Flöck*, Clemens Meinhart, Elias Zeitfogel and Markus Strohmaier (* equal contribution), Evolution of Reddit: From the Front Page of the Internet to a Self-referential Community?, Web-Science Track at the 23rd International World Wide Web Conference, Seoul, South Korea, 2014 [PDF] [arXiv] [Data]

Hochschulschriften

  • Philipp Singer, Modeling Aspects of Human Trails on the Web, Ph.D. Thesis,  Graz University of Technology, Graz, 2014. Supervisor: Dr. Markus Strohmaier [PDF]
  • Philipp Singer, Time Series Analysis of Online Social Network Data and Content, Master's Thesis, Graz University of Technology, Graz, 2011. Supervisor: Dr. Markus Strohmaier [PDF]

Folgestehender Link verweist auf eine vollständige Liste von peer-reviewed Journal, Konferenz, Workshop, Poster/Demo Track Publikationen, sowie Buch Kapitel und Tutorials auf Google Scholar.

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