Prof. Dr. Daniel Ambach
Professor für Data Science & Computational Statistics
Ãœber Daniel
Prof. Dr. Daniel Ambach ist Professor für Data Science & Computational Statistics an der Digital Business University of Applied Sciences (DBU) und Senior Data Scientist bei der Deutschen Bahn AG. Er war Dozent für Statistik an der HTW Berlin und Dozent für Computational Statistcs an der HWR Berlin. Das Leben mit Daten zu verbessern und mehr Zusammenhänge zu verstehen, ist sein Motto.
Daniel hat zum Thema Vorhersage von erneuerbaren Energien geforscht und an der Europa Universität Viadrina in Frankfurt Oder Wirtschaft studiert. Im Anschluss daran hat er dort auch promoviert und verschiedene Publikationen zur Verbesserung der Vorhersage von Windgeschwindigkeiten und Windenergien veröffentlicht.
Berufliche Stationen im akademischen Umfeld
Seit 2021 Professor für Data Science & Computational Statistics
Digital Business University of Applied Sciences
2020-2020 Dozent für Computergestützte Datenanalyse
Hochschule für Wirtschaft und Recht, Berlin
2018-2021 Dozent für Statistik
Hochschule für Technik und Wirtschaft, Berlin
2016-2017 Post-Doc am Lehrstuhl für Quantitative Methoden insb. Statistik
Europa-Universität Viadrina, Frankfurt (Oder)
2012-2016 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Quantitative Methoden insb. Statistik
Europa-Universität Viadrina, Frankfurt (Oder)
Akademische Ausbildung und Abschlüsse
2016 Abschluss Promotion
Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Statistik
Hochschule Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder)
2011 Master of Science
International Business Administration
Hochschule Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder)
Berufliche Stationen vor Eintritt in die Hochschule
Seit 2019 Senior Data Scientist
Deutsche Bahn AG, Berlin
2017-2019 Senior Data Scientist
smava, Berlin
2012-2016 Geschäftsführer
Deutsche Statistische Gesellschaft
Mitgliedschaft in wissenschaftlichen Gremien & Vereinigungen außerhalb der Hochschule
Seit 2011 Mitglied in der Deutschen Statistischen Gesellschaft
Erhaltene Preise, Stipendien & Ehrungen
2021-2022 Ph.D Stipendium
Center for Interdisciplinary Polish Studies
Internationale Erfahrungen
2015 Forschungsaufenthalt in Japan
Tokyo und Kyoto
Veröffentlichungen – Publikationen in referierten Fachzeitschriften
Ambach, D. and Schmid, W. A new high-dimensional time series approach for wind speed, wind direction and air pressure forecasting. Energy, 135:833–850, 2017.
Ziel, F., Croonenbroeck, C., and Ambach, D. Forecasting wind power–modeling periodic and non-linear effects under conditional heteroscedasticity. Applied Energy, 177:285–297, 2016.
Ambach, D. and Garthoff, R. Vorhersagen der windgeschwindigkeit und windenergie in deutschland. AStA Wirtschafts-und Sozialstatistisches Archiv, 10(1):15–36, 2016.
Ambach, D. and Croonenbroeck, C. Space-time short- to medium-term wind speed forecasting. Statistical Methods & Applications, 25(1):5–20, 2016.
Ambach, D. Short-term wind speed forecasting in germany. Journal of Applied Statistics, 43(2):351–369, 2016.
Croonenbroeck, C. and Ambach, D. An implementation of the mycielski algorithm as a predictor in r. Journal of Fundamentals of Renewable Energy and Applications, 6, 2015.
Croonenbroeck, C. and Ambach, D. Censored spatial wind power prediction with random effects. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 51(0):613–622, 2015.
Croonenbroeck, C. and Ambach, D. A selection of time series models for shortto medium-term wind power forecasting. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 136:201–210, 2015.
Ambach, D. and Schmid, W. Periodic and long range dependent models for high frequency wind speed data. Energy, 82:277–293, 2015.
Veröffentlichungen – Bücher und Monografien
Ambach, D. and Croonenbroeck, C. Obtaining Superior Wind Power Predictions from a Periodic and Heteroscedastic Wind Power Prediction Tool. In Steland, A., Rafajłowicz, E., and Szajowski, K., Editors, Stochastic Models, Statistics and Their Applications, volume 122, pages 225–232. Springer International Publishing, 2015.
