Kevin Kopp

Kevin studierte Data Science in Business and Economics an der Universität Tübingen mit Schwerpunkt auf Machine Learning, Ökonometrie und kausaler Inferenz. Seinen Bachelor machte er in Soziologie und Volkswirtschaftslehre. Derzeit promoviert er an der Universität Duisburg-Essen. Seine Forschung untersucht, wie sich Behandlungseffekte mit Methoden des Causal Machine Learning und der kausalen Inferenz aus Beobachtungsdaten gewinnen lassen. Zwischen Master und Promotion arbeitete er eine Zeit lang als wissenschaftliche Hilfskraft am Karlsruher Institut für Technologie. Am IKIM erkundet er Gaussian-Splatting-Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle im Klinikumfeld.