
Datenbasierte Wissenschaft und Innovation mit Social Effect
Wir begleiten die akademische Gemeinschaft und den Industriesektor auf ihrem Weg zur Datenwissenschaft, setzen KI und ML ein und ermöglichen den multidisziplinären Austausch von Daten und Wissen.
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Über
Das Swiss Data Science Center
Im Jahr 2017 führte eine nationale Data-Science-Initiative des ETH-Rats zur Gründung eines einzigartigen Joint Ventures zwischen der EPFL und der ETH Zürich: dem Swiss Data Science Center.
Die Mission des Zentrums ist es, den Einsatz von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen in akademischen Disziplinen des ETH-Bereichs, der schweizerischen akademischen Gemeinschaft insgesamt und des Industriesektors zu beschleunigen.
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Zürcher KMU-KI-Programm: Ergebnisse & Prototypen


Anna joined SDSC as a Data Scientist focusing on industry collaborations in July 2019. She completed her PhD in Bioinformatics at the University of Luxembourg, where she analysed large-scale heterogeneous datasets and leveraged multiple disciplines: Statistics, Network Analysis, and Machine Learning. Before joining SDSC, Anna worked as a Data Scientist at Deloitte Luxembourg, with a focus on computer vision and time-series analysis.Currently, Anna is a Principal Data Scientist based at the ETH Zurich office, where she leads biomedical collaborations with industry partners. Anna works on a range of projects: protein properties prediction, biomanufacturing optimization, statistical model evaluation and others.


Oliver Poole joined the SDSC in December 2025 as Data Scientist for the Innovation team, based in Zurich.
Prior, Oliver completed his bachelor's and master's degrees in mechanical engineering from ETH Zurich, with research on custom 3D-printed metallic springs for (non-)linear stiffness customization and reinforcement learning applications in control systems. He developed anomaly detection systems for X-ray images of mechanical parts, milk foam quality assessment using computer vision and sensor data, and data-driven flow control strategies and extraction consistency for coffee machines. His work bridges physical engineering intuition with machine learning, focusing on robust models that connect sensor data directly to measurable outcomes in industrial systems.
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