Description du projet
Excellence de la recherche dans le domaine de la science des données à Budapest
Étant donné que l’économie numérique est tributaire des données, il est nécessaire de former une nouvelle génération d’experts en matière de collecte, de stockage, de traitement et d’analyse des données. L’université Corvinus de Budapest (UCB) combine des compétences en science des données et des connaissances d’experts en affaires et en économie pour se hisser au rang d’université d’administration et d’économie de premier plan en Europe centrale et orientale. Le projet LearnData, financé par l’UE, consolidera les réformes institutionnelles de la UCB conçues pour la transformer en un pôle d’excellence en matière de recherche et de formation en science des données appliquée, et renforcera son attractivité internationale au moyen de programmes de formation pionniers et de collaborations industrielles innovantes. Le projet mettra en place le nouveau laboratoire de données d’apprentissage collectif (CLDL pour Collective Learning Data Lab) qui vise à susciter la participation des étudiants à un travail expérimental axé sur les données et à amplifier les synergies avec les entreprises orientées données.
Objectif
Data fuels the digital economy. This demands training new generations of experts on how data is collected, stored, processed, and analyzed. Corvinus University of Budapest (CUB) is working to become a leading business and economics university in Central and Eastern Europe by combining data science skills with expert knowledge in business and economics. The support of the ERA Chair Program will reinforce institutional reforms at CUB designed to transform it into a hub of research and teaching excellence in applied data science, expanding the international attractiveness of CUB through cutting-edge training programs and innovative industry collaborations. We will establish the new Collective Learning Data Lab (CLDL) with the leadership of Professor Csar Hidalgo, a world-class researcher in data science, economic geography, and network science. By leveraging synergies with outstanding research groups at CUB, the Collective Learning Data Lab is projected to grow into a leading Center for Data and Network Science. This will create an environment for the university to learn key methods and publish in top interdisciplinary, economics, business, and social science journals. The Lab will be a flagship project involving students in experiential data-driven work. Lab members will engage in advising PhD programs and in developing BA specializations and Master programs in social- and business-oriented data science. The Lab will widen CUBs industry collaborations with data-oriented companies and public policy use cases. Building on Budapests strong tradition in network science, CLDL will impact Hungary and Central and Eastern Europe by equipping society with the skills needed to undertake new challenges.
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.4.1 - Widening participation and spreading excellence
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
HORIZON.4.1.3 - ERA-Chairs
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support Actions
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement
Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-WIDERA-2022-TALENTS-01
Voir tous les projets financés au titre de cet appelCoordinateur
La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
1093 Budapest
Hongrie
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.