Konferenz für Big Data,
Data Science und Machine Learning
Heidelberg, Print Media Academy, 25.–28. September 2018

Programm

Die Workshops finden am 25. und 28. September statt, die Konferenz am 26. und 27. September.

Workshops

Dienstag, 25. September
09:30 - ca. 17:00

Mark Keinhörster
Shirin Glander

codecentric

End-2-End vom Keras TensorFlow-Modell zur Produktion

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Machine Learning mit PySpark (Dienstag)

Ausverkauft - Vormerkung

Martin Schneider
Andreas Prawitt

eoda

Einführungs-Workshop: Data Science mit R

Stefan Kühn
Oliver Zeigermann

Xing, Freelancer

Datenvisualisierung mit Python

Konferenz

Mittwoch, 26. September
08:00 Registrierung
09:00 - 09:15 Eröffnung
09:15 - 10:00

Ted Dunning

MapR Technologies

Keynote: Putting Data Analytics and Artificial Intelligence in Production

10:00 Kaffeepause
10:30 - 11:40

Andreas Samberg
Clemens Bauer

HMS, Munich Re

Smart Matching: Datenintegration mit Advanced Analytics

Manfred Weber

1&1

Moderne Architekturkonzepte der Streaming-Architekturen

Fabian Witt
Jonathan Staufer

Redheads

Machine Learning 101: Datenanalyse abseits des Hypes

11:50 - 12:30

Stefan Kühn

Xing

Interaktive Dashboards mit R und prophet

Oliver Moser

codecentric

Computer Vision finally takes off [Sponsored Talk]

Alexander Diergarten

Scout 24

Von der Idee zum Datenprodukt: Markttransparenz mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen

12:30 Mittagspause
13:30 - 14:10

Niklas Heidloff
Stephan Reimann

IBM

Deep Learning aus Entwicklersicht – Von Transfer Learning bis zur AI App [Sponsored Talk]

David Obando

The unbelievable Machine Company

Woher kommen die Daten?

Nicolas Kuhaupt

Fraunhofer IEE

Transfer Learning und Meta Learning in Deep Neural Networks

14:20 - 15:00

Joerg Heidrich

Heise Medien

Daten speichern, löschen, Auskunft erteilen – Erste Erfahrungen mit der DSGVO

Uwe Korn

Blue Yonder

Free Movement of Data with Apache Arrow

Hans-Peter Zorn
Stefan Igel

inovex

Deep Learning Learnings [Sponsored Talk]

15:00 Kaffeepause
15:30 - 16:10

Nico Kreiling

inovex

PyData Workflow mit Jupyter Lab

Joachim Rosskopf
Maren Übelhör

Zoi

Agile Business Intelligence mit SAP und Cloud

Stanimir Dragiev

Zalando

Der Trainingsdatensatz von ML-Systemen vor und nach der DSGVO

16:20 - 17:00

Olga Mordvinova
Tatjana Borovikov

incontext.technology, SAP

Data Story Telling – Einblick in moderne Datenvisualisierungstechniken

Matthias Niehoff

codecentric

(Stream-)Datenverarbeitung in der Cloud

Daniel Röchert

Universität Duisburg Essen

Identifikation von meinungsbasierter Homogenität und Heterogenität in Online-Netzwerken (YouTube)

17:10 - 17:50

Stefan Kühn

XING

Data Science, Cargo Cult und Organizational Change

Michael Zimmer

Deloitte Consulting

Data Science in der Praxis – eine Bestandsaufnahme

Patrick Baier
Henning Esser

Zalando

Continuous Live Monitoring of Machine Learning Models

ab 18:00

Thementische + Abendprogramm

Donnerstag, 27. September
09:00 - 10:10

André Petermann

biiig.org

Graph Pattern Mining: Von der Theorie zur Praxis

Mario-Leander Reimer

QAware

Dataservices: {Big,Fast,Smart} Data Processing mit Microservices

Christoph Tempich
Thomas Leitermann

inovex

Data Product Discovery: Wie baue ich ein AI-Produkt?

10:10 Kaffeepause
10:40 - 11:20

Kaya Kupferschmidt

dimajix

ETL mit Apache Spark

Arno Becker

HMS

Mit Predictive Modelling zur gezielten Produktempfehlung bei Verivox [Sponsored Talk]

Oliver Zeigermann

Freelancer

Einführung in Unsupervised Learning

11:30 - 12:10

Martin Homik

1&1

Web Analytics for 1&1 Hosting in Numbers [Sponsored Talk]

Marco Huber

USU Software

Data Analytics und Predictive Maintenance im Maschinen- und Anlagenbau

Florian Müller

RISK IDENT

Embracing Uncertainty: Einführung in Probabilistic Programming

12:10 Mittagspause
13:10 - 13:55

Mikio Braun

Zalando

Keynote: Explorieren und bauen – Data Science und Softwareentwicklung

14:05 - 14:45

Lars Francke

OpenCore

Open Source ETL: Apache NiFi

Ulf Schöneberg
Oliver Rieger

The unbelievable Machine Company

Sind Disco GANs und AlphaGo Zero die Vorboten der dritten Welle? [Sponsored Talk]

Sebastian Blanc

anacision

Intelligente Bewertung von Messwerten und Fehlercodes zur KFZ-Problemdiagnose

14:45 Kaffeepause
15:15 - 15:55

Florian Gellert

OEDIV

Dash & Shiny - Dashboards mit Python und R

Krystyna Kurinna

Scout24

Business Intelligence auf Basis eines Data Lake

Hans-Peter Zorn
Stefan Igel

inovex

Data Science und Machine Learning im Kubernetes-Ökosystem

16:05 - 16:45

Mathias Kemeter

SAP

Building Analytical Applications on SAP HANA

Mark Keinhörster

codecentric

Robuste Daten-Pipelines mit Spotify Luigi und Python

Oliver Zeigermann

Freelancer

Wie bringe ich ein Machine-Learning-Modell in Produktion?

Workshops

Freitag, 28. September
09:30 - ca. 17:00

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Machine Learning mit PySpark (Freitag)

Oliver Zeigermann

Freelancer

Einführung in Deep Learning mit TensorFlow und Keras



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