Skip to main content

User account menu

  • Log in
DBS-Logo

Database Group Leipzig

within the department of computer science

ScaDS-Logo Logo of the University of Leipzig

Main navigation

  • Home
  • Study
    • Exams
      • Hinweise zu Klausuren
    • Courses
      • Current
    • Modules
    • LOTS-Training
    • Abschlussarbeiten
    • Masterstudiengang Data Science
    • Oberseminare
    • Problemseminare
    • Top-Studierende
  • Research
    • Projects
      • Benchmark datasets for entity resolution
      • FAMER
      • HyGraph
      • Privacy-Preserving Record Linkage
      • GRADOOP
    • Publications
    • Prototypes
    • Annual reports
    • Cooperations
    • Graduations
    • Colloquia
    • Conferences
  • Team
    • Erhard Rahm
    • Member
    • Former employees
    • Associated members
    • Gallery

Top-Studierende 2013 ausgezeichnet

Breadcrumb

  • Home
  • News
  • Top-Studierende 2013 ausgezeichnet

Im Rahmen des Datenbank-Oberseminars zeichnete Prof. Rahm im Dez. 2013 drei Studierende aus, die exzellente Leistungen im Informatik-Gebiet Datenbanken/Informationssysteme zeigten. Die Auszeichnung ging an die Studierenden Steffen Böhme, Victor Christen und Erik Körner. Sie wurden aus ca. 300 Studierenden ausgewählt und hatten im Studienjahr 2013 wenigstens je zwei Lehrveranstaltungen im Datenbankbereich mit sehr gutem Ergebnis absolviert. Die Top-Studierenden werden seit 2008 jährlich ermittelt, so dass die Auszeichnung bereits zum sechsten Mal erfolgte. Herzlichen Glückwunsch!

 

student 2013
Das Foto zeigt v.r.n.l. die Preisträger Victor Christen, Steffen Böhme und Erik Körner mit Prof. Rahm.

 

Tags

  • topstudierende
  • 2013

Recent publications

  • 2025 / 8: Slice it up: Unmasking User Identities in Smartwatch Health Data
  • 2025 / 6: SecUREmatch: Integrating Clerical Review in Privacy-Preserving Record Linkage
  • 2025 / 5: Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling
  • 2025 / 3: Assessing the Impact of Image Dataset Features on Privacy-Preserving Machine Learning
  • 2025 / 3: Automated Configuration of Schema Matching Tools: A Reinforcement Learning Approach

Footer menu

  • Directions
  • Contact
  • Impressum