
Permettre l'accès à la science et à l'innovation basées sur les données pour un impact sociétal
Nous accompagnons la communauté universitaire et le secteur industriel dans leur parcours vers la science des données, en mettant en œuvre l'IA et le ML et en facilitant l'échange multidisciplinaire de données et de connaissances.
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Le centre suisse des sciences des données
En 2017, une initiative nationale en science des données du conseil d'administration de l'ETH Zurich a donné lieu à la création d'une joint-venture unique entre l'EPFL et l'ETH Zurich : le Swiss Data Science Center.
La mission du Centre est d'accélérer l'utilisation de la science des données et des techniques d'apprentissage automatique dans les disciplines académiques du domaine ETH, dans la communauté universitaire suisse dans son ensemble et dans le secteur industriel.
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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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