Qualitätswissenschaft

Can Çağıncan, M.Sc.

 

 

 

M.Sc.

Can Çağıncan

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

cagincan@tu-berlin.de

+49 (0)30 314 73584

Einrichtung Qualitätswissenschaft
Gebäude Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Raum PTZ 432
Adresse Pascalstraße 8-9
10587 Berlin

Werdegang

Can Çağıncan, M.Sc., erwarb seinen Bachelor-Abschluss in Physik an der Ege Universität in der Türkei und absolvierte ein Austauschjahr an der Umeå Universität in Schweden. Danach strebte er einen Master-Abschluss in Physik an der Freien Universität Berlin-Institut für Experimentalphysik an. Während dieser Zeit arbeitete er als Vollzeit-wissenschaftlicher Student am SFB Transregio 227 Forschungsprojekt an der BESSY II-Einrichtung. Seine Masterarbeit konzentrierte sich auf die Erforschung der zukünftigen Spintronik, die als Nachfolgerin der herkömmlichen elektronischen Technologie gesehen wird.

Während seines Masterstudiums war er als IT-studentische Hilfskraft am Hochschulrechenzentrum der Universität tätig, wo er seine IT-Kompetenzen vertiefte.

Nach seinem Master Studium arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Freien Universität Berlin und betreute zahlreiche Studenten in theoretischen und experimentellen Lehrveranstaltungen. Seine Arbeit konzentrierte sich auf die Gestaltung von Experimenten und die Analyse der magneto-optischen Eigenschaften von Dünnfilmen für zukünftige Spintronik-Anwendungen.

Später nahm er am Data Science Bootcamp der Spiced Academy teil, um seine Fähigkeiten in der Datenanalyse zu verbessern und Kenntnisse im Machine Learning zu erwerben.

Seit Juni 2023 ist Can Çağıncan wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet für Qualitätswissenschaft am Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) an der Technischen Universität Berlin. Dort arbeitet er am METIS-Projekt und an Empfehlungs-assistenz-systemen.

Tätigkeiten am Fachgebiet

Durchführung von Forschungs- und Industrieprojekten

  • METIS - Methodische Konfiguration von Informationstechnik zur Steigerung der Kollaborationsfähigkeit von KMU in der verteilten Produktentstehung

Betreuung und Durchführung von Lehrveranstalungen:

  • DCPS -  Applied Data Science for Cyber-Physical Systems (WiSe 2023/24)
  • IDA     -  Introduction to Engineering Data Analytics with Python (SoSe 2024)

Sprechstunde

Nach Vereinbarung.