// Programm

Stephanie Fischer
Christian Winkler

mgm consulting partners, mgm technology partners

Analyse und Klassifikation großer Mengen von Textdaten

Workshop-Räume im 3. OG

Ausverkauft - Vormerkung möglich

Alexander Hendorf

Königsweg

Interaktive Datenanalyse mit Pandas und Jupyter

Workshop-Räume im 3. OG

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Machine Learning mit PySpark

Workshop-Räume im 3. OG

Ausverkauft - Vormerkung möglich

Oliver Zeigermann

zeigermann.eu

Deep Learning: Bilderkennung mit Keras und TensorFlow

Workshop-Räume im 3. OG

Ausverkauft - Vormerkung möglich

Trent McConaghy

BigchainDB | IPDB | ascribe

Keynote: Blockchains for AI, from Data Exchanges to Millionaire AIs

Auditorium

Oliver Zeigermann

zeigermann.eu

Interaktive​ Einführung in Machine Learning mit scikit-learn

Auditorium

Simon Kaltenbacher

Alexander Thamm GmbH

Ein Blick hinter die Kulissen von Apache Spark

Saal 1

Manfred Weber

1&1 Internet

Blueprint einer Kappa-Architektur: Big Data wird Big Fast Data

Saal 2

Patrick Baier
Stanimir Dragiev

Zalando Payments

Skalierbares Machine Learning mit Apache Spark in der Betrugserkennung

Auditorium

Alexander Hendorf

Königsweg

Interaktive Datenanalyse mit Pandas und Jupyter

Saal 1

Matthias Wurdig
Stefan Igel

1&1 Internet, inovex

Erfolgsfaktoren auf dem Weg zu einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung [Sponsored Talk]

Saal 2

Daniel Pape
Michael Plümacher

codecentric

Sparse Data: Don't Mind the Gap!

Auditorium

Hans-Peter Zorn
Nico Kreiling

inovex

Schnelles Big-Data-Deyploment durch Container in der Cloud

Saal 1

Stefan Siprell

codecentric

Das kleine Einmaleins des Datengoldschürfens

Saal 2

Rico Knapper

anacision

Predictive Maintenance: ein Praxisbericht für Großindustrieanlagen

Auditorium

Andy Petrella

Kensu

The Accountability Principles of GDPR: use Data Science Governance as an Anxiolytic for Data Scientists and Officers

Saal 1

Lukas Berle

Opitz Consulting

Apache Kafka: eine verteilte Messaging-Plattform [Sponsored Talk]

Saal 2

Jakob Karalus

codecentric

Verteiltes Deep Learning mit TensorFlow und Kubernetes

Auditorium

Philipp Krenn

Elastic

Verteilte Queries mit Elasticsearch

Saal 1

Christopher Reher

Platform161

EU-DSGVO: Level-Playingfield für den Markt auf Basis dreier Grundprinzipien

Saal 2

Calvin Seward

Zalando

Search at Petabyte Scale: Approximate-Nearest-Neighbor-Suche

Auditorium

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Wege zum Enterprise Data Lake

Saal 1

Jan Wiegelmann

Valtech

Verteilte TensorFlow-Architekturen im Vergleich

Saal 2

Mario-Leander Reimer

QAware

Elegantes In-Memory-Computing mit Apache Ignite und Kubernetes

Auditorium

Markus Schmidberger

Scout24

Vom DWH zur Enterprise Data Plattform in der Cloud

Saal 1

Danny-Michael Busch
Jan Brusch

neuland

Echtzeitoptimierung mit Bandit-Algorithmen

Saal 2

Petar Zecevic

SV Group

Apache Spark Streaming at the core of IoT – a demo

Auditorium

Marcel Tilly

Microsoft

Mein Roboter lernt – mit Reinforcement Learning zum Erfolg

Saal 1

Thomas Haug

Mathema

Graphdatenbanken in der Codeanalyse

Saal 2

Sebastian Marsching

aquenos

Zeitserien in Apache Cassandra: Was man falsch (und richtig) machen kann

Auditorium

Torben Greulich
Tobias Kässmann

Shopping24

Don't just sit there – start search!

Saal 1

Andreas Prawitt

eoda

Der Einsatz von R bei Predictive Maintenance: ein Anwendungsbeispiel der TRUMPF Laser GmbH

Saal 2

Florian Müller
Ramon Wartala

Tchibo

Time Series Forecasting für Mengen- und Bestandsprognosen

Auditorium

Stefan Otte

The unbelievable Machine Company

Gamification von Suche mit Bandits, Bayes und Swipes – oder: Wie man mit Small Data arbeitet

Saal 1

Rüdiger Hyka

Fraunhofer IVI

Semantisches Tagging von unstrukturierten Texten zur Identifizierung von Events

Saal 2

Ramin Assadollahi

ExB

Keynote: Künstliche Intelligenz als Partner des Menschen: Verständnistiefe und Nützlichkeit

Auditorium

Maximilian Michels

Crate.io

Die letzte Data-Processing API? Apache Beam unter der Lupe

Auditorium

Daniel Wrigley

SHI

Relevanztuning ist keine Magie – es ist Machine Learning!

Saal 1

Christian Hidber

bSquare

Big Data – Small World: ein Erfahrungsbericht

Saal 2

Nico Kreiling

inovex

Apache Zeppelin: Visualisierung für Big Data and Streaming

Auditorium

Daniel Pape
Matthias Radtke

codecentric

Ordnung im Blog: Strukturierung umfangreicher Datenmengen durch Topic-Modeling

Saal 1

Nicole Wochatz

Consol

Big Data im Bereich Channel-Marketing

Saal 2

Stefan Kühn

XING

Learning to Rank

Auditorium

Ingo Rues

SAP

Neue Einblicke in Big Data: 3D-Visualisierung als Basis der Mustererkennung

Saal 1

Wilfried Hoge
Stephan Reimann

IBM

Erste Schritte zum Bau eines Chatbots

Saal 2

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Machine Learning mit PySpark

Workshop-Raum im 3. OG

Ausverkauft - Vormerkung möglich