Konferenz für Big Data, Data Science und Machine Learning
09:00 - 09:15
Begrüßung
09:15 - 10:00
Data Science vs Developers?
Oliver Zeigermann & Mikio Braun
Freiberufler, GetYourGuide
Professionelle Jupyter Notebooks
Christian Winkler
datanizing
10:15 - 11:00
Der Domänenexperte als Partner des Data Scientist – am Beispiel Energiewende
Dr. Irmhild Rogalla
Institut PI und HS Flensburg
The Good, the Bad and the Ugly: Analysen effektiv visualisieren und kommunizieren
Shirin Elsinghorst
codecentric
11:15 - 12:00
COVID-19 aus datenwissenschaftlicher Sicht
Daniel Haake
The unbelievable Machine Company
Natural Language Processing in der Anwendung
Dr. Markus Pernpointner & Tim Möllers
KYBEIDOS
12:15 - 12:30
Break-out Sessions mit codecentric und inovex
12:30
Mittagspause
13:00 - 13:45
AI-Monitoring von Logdateien – ein methodischer Ansatz
Halidun Yüksel & Manuel Marowski
Opitz Consulting
Prozessablauf von automatisierten Datenerhebungen in privaten Haushalten – Erfahrungsbericht
Dietmar Jakob & Sebastian Wilhelm
Technische Hochschule Deggendorf
14:00 - 14:45
Moderne Datenaufbereitung – schnell und einfach von den Rohdaten zur Analyse
Arne Ottens
Talend
Lerne von den Kaggle-Großmeistern: 7 erfolgreiche Techniken für Forecast-Modelle
Thomas Bierhance
eXXcellent solutions consulting & software
15:00 - 15:45
Anlage und Betrieb eines Data Lake zur Sammlung von unverfälschten Daten
Carsten Hilber
AIM - Agile IT Management
Kafka Livedemo: Umsetzung einer Streaminglösung in 45 Minuten #slideless
Guido Schmutz
Trivadis
16:00 - 16:45
Machine Learning Use Cases erkennen und spezifizieren mit DDD und Design Canvas
Larysa Visengeriyeva & Isabel Bär
INNOQ
Daten, Parameter und Pipeline Management in Machine-Learning-Infrastrukturen
Matthias Niehoff
17:00 - 17:45
Mit Blockchain und Federated Learning zur unternehmensübergreifenden Predictive Maintenance
Marisa Mohr & Christian Becker
inovex
DevOps für Machine Learning-Projekte
Sascha Dittmann
Microsoft Deutschland
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