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Martin Vogt ist Inhaber einer Professur für Business Intelligence, insbesondere Advanced Analytics am Fachbereich Wirtschaft der Hochschule Trier. In dieser Rolle verantwortet er insbesondere die Themenbereiche Data Science, Statistical Learning, Statistik, Datenbanken und Formale Grundlagen der Wirtschaftsinformatik.
Zuvor hat Herr Vogt viele Jahre in der Finanzbranche gearbeitet, zunächst als Unternehmensberater bei KPMG Luxembourg, dann als Vice President bei Deutsche Bank Luxembourg S.A. und Deutsche Asset Management Luxembourg S.A. und zuletzt als Bereichsleiter und Managing Director für die LRI Invest S.A. und LRI Invest Securitisation S.A. Mit diesem Hintergrund vereinigt er die Sichtweisen eines Dienstleisters, eines Großkonzerns und eines mittelständigen Unternehmens auf die Finanzbranche.
Herr Vogt hat Angewandte Mathematik mit Schwerpunkt Volkswirtschaftslehre an den Universitäten Trier und Glasgow studiert und anschließend am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik an der Universität Trier promoviert. Seine Forschung wurde mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Gerhard-Fürst Preis, verliehen durch das Statistische Bundesamt. In seiner Freizeit reist er sehr gerne, spielt Tennis und ist passionierter Imker.
2023 Buch: Risk Management for Investment Funds, mit Neuberg, Petit und Kleinbart, McGraw-Hill Education, ISBN 9781264267194.
2014 Buch: Angewandte Wirtschaftsstatistik - Daten und Zufall, mit Lübke, Springer Gabler, ISBN 978-3-658-02804-6
2025 Wieso erkennt Alexa meine Stimme? Soundanalyse im Mathematikunterricht, mit Abrar; Balke et al., Mitteilungen der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik. H. 118, S. 14-20.
2024 Wir müssen uns anpassen. In: Feiten, M., Stahlschmidt, H. (eds) Digitalisierung und Digitalität. Philosophie, Naturwissenschaft und Technik, vol 16. Frank & Timme, Berlin. https://doi.org/10.57088/978-3-7329-8889-1_3
2024 Enhancing Data Science Learning Through the Use of Images, with Lübke and Szepannek, in EM Jones (Ed.), Fostering Learning of Statistics and Data Science Proceedings of the Satellite conference of the International Association for Statistical Education (IASE), July 2023, Toronto, Canada, p. 1-6.
2023 Unternehmenskommunikation via Social Media – Anpassungen während der COVID-19-Pandemie, mit Chrzan und Schönenberg, Der Betriebswirt, Vol. 64, Iss. 2, pp.
2023 ChatGPT in der Statistiklehre: Mögliche Einsatzbereiche und offene Fragen, mit Lübke und Bast, Stochastik in der Schule, 43. Jg., Heft 2.
2023 Mathematik und Sprache – Textanalyse im Mathematikunterricht, mit Nonnenmann, Bast und Lübke, Gesellschaft der Didaktik in der Mathematik, Ausgabe 115, Seiten 33-38.
2023 Spatial Prediction in Small Area Estimation, with Lahiri, Münnich, Statistics in Transition new series, vol. 24, 2023, 3, pages: 77-94.
2022 Autonomes Fahren - Ein Blick hinter die Kulissen der Mathematik der künstlichen Intelligenz, mit Bast und Wallerath, GDM Mitteilungen 112, Digitales Lehren und Lernen, Seiten 7-10.
2021 Das Zipfsche Gesetz: Statistische Gemeinsamkeiten in Zeitungsartikeln, mit Lübke, WiSt- Zeitschrift für Studium und Forschung, Heft 7-8, S. 43-46.
2021 Aktien, Anleihen, Derivate: Wie entscheide ich mich für den richtigen Fonds?, mit Degen, WiSt- Zeitschrift für Studium und Forschung, Heft 5, S. 55-59.
2021 Social Media Mining in der Praxis – Was twittert die Bundesregierung und was kann darauf abgeleitet werden?, WiSt- Zeitschrift für Studium und Forschung, Heft 2-3, Seiten 23-29.
2020 Data Mining, mit Gutsche, WISU - Das Wirtschaftsstudium, Jg. 48, Heft 5, Seiten 566-572.
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