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Die Konferenz für Data Scientists, Data Engineers und Data Teams
ca. 9:00 - 16:00
MLOps mit Python
Oliver Zeigermann & Tobias Kurzydym
Open Knowledge
Hands On: Live-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software
Dr. Alexander Albrecht & Philipp Schirmer & Ramin Gharib
bakdata
Back-of-the-Envelope Calculation for Machine Learning Projects – ML-Projekte schnell und strukturiert durchdenken
Larysa Visengeriyeva
INNOQ
Data Skills
Data Teams
Data Company
09:00 - 09:15
Eröffnung
09:15 - 10:00
Keynote: Inszenieren von Kulturdaten in gemischten Realitäten
Dr. Matthias Wölfel
Hochschule Karlsruhe
10:00
Kaffeepause
10:30 - 11:15
From Automated Benchmarking to a Global Database Performance Ranking
Dr. Daniel Seybold
benchANT
Der Mythos der Neutralität: Wie KI die soziale Kluft vergrößert
Stefanie Stoppel
inovex
Auf dem Weg zur Data-driven Company
Dr. Felix Baumann
PricewaterhouseCoopers
11:30 - 12:15
Deklarative Datenpipelines mit Apache Spark und Flowman
Dr. Kaya Kupferschmidt
Freelancer
Data-driven Marketing: Wie Advanced Analytics im Marketing genutzt wird [Sponsored Talk]
Philipp Paraguya
INFOMOTION
Data Governance: Wie Catalogs und Lineage das Datenchaos bändigen sollen
Matthias Niehoff
codecentric
12:15
Mittagspause
13:15 - 14:00
K8s-native Daten-Pipelines mit Argo Workflows und Events
Mario-Leander Reimer
QAware
Machine Learning 2.0 with Hugging Face
Julien Simon
Hugging Face
Schluss mit Datensilos: Ohne Schmerzen zu besseren Entscheidungen [Sponsored Talk]
Markus Mechnich
InterSystems
14:15 - 15:00
Umgang mit Daten aus rechtlicher Sicht: Was gilt heute ... und was kommt morgen?
Joerg Heidrich
Heise Medien
Große NLP-Modelle: Transfer Learning vs. Few-Shot Learning
Pascal Fecht
Sales Performance – mit ML erklärt und mit Streamlit verständlich gemacht
Franz Eigner
Verivox
15:00
15:30 - 16:15
Keeping CALM – Konsistenz in verteilten Systemen leichtgemacht
Dr. Susanne Braun
Fraunhofer IESE
Demand Forecasting: Herausforderungen und Lösungsansätze
Dr. Sven Thies & Robin Brecht
Wie die Daten die Batteriezellfertigung von morgen beeinflussen
Dr. Antje Fitzner & Thomas Ackermann
Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB
16:30 - 17:15
Data Science Architecture for Web Apps
Dr. Philipp Sorg
econda
Serverless ML: Effizientes und kostengünstiges ML Deployment auf AWS
Nicolas Renkamp
Merck
Die Balance zwischen Self-Service und zentraler Governance auf einer Datenplattform finden
Rostislaw Krassow & Martin Barthau
inovex, TRUMPF
17:30 - 18:00
Thementische
18:00 - 21:30
Get-together
09:00 - 09:45
Echtzeitanwendungen mit Apache Flink auf AWS erstellen
Florian Mair
Amazon Web Services
MLOps für Deep Learning mit Databricks
Moritz Strenger
Mercedes-Benz Tech Innovation
The Data Value Chain: Modeling Data-driven Value Streams
Stefan Kühn
Fit Analytics | Snap
09:45
10:15 - 11:00
Data Mesh: Entwicklungsteams in einer domänenorientierten Datenarchitektur
Jochen Christ
Monitoring von Drift mit Prometheus, Grafana und Evidently
Oliver Zeigermann
From Siloed to Seamless – The Cloud Data Journey [Sponsored Talk]
Brian Berg & Michele Dodic
Accenture
11:15 - 12:00
Data (Mesh) is coming home: Ein Reisebericht mit Software- und Data-Architect
René Lengwinat & Dominik Benz
Noch eine Zeitreihen-DB: Warum Apache IoTDB anders ist und alles bietet, was Sie für datenintensive Anwendungen brauchen [Sponsored Talk]
Dr. Julian Feinauer
Timecho Europe
Data-as-a-Product Deep Dive
Bernd Fondermann
brainlounge
12:00
13:00 - 13:45
Interaktive Paneldiskussion: Data Mesh – der richtige Weg oder nur ein Hype?
Data Mesh - der richtige Weg oder nur ein Hype
14:00 - 14:45
Live-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software
Dr. Alexander Albrecht & Dr. Christoph Böhm
Zeit für Zeitreihen – Projekteinblicke in die Arbeit mit Vorhersagen
Dr. Markward Britsch & Christoph Bergen
HMS Analytical Software
Machine Learning in der Cloud: Ein Praxisbeispiel mit Amazon SageMaker
Oliver Frost
Scout24
14:45
15:15 - 16:00
Generationen-übergreifende Data Lakes mit Open-Source-Software aufbauen
Dr. Stefan Igel & Sönke Liebau
Stackable
From PoCs to Large-Scale ML Operationalization: Covering the End-to-End Pipeline
Dr. Alec Sproten & Olivier Benard
E. Breuninger
Unit-Testing mit Pytest für Data Scientists
Lena Trautmann
scieneers
16:15 - 17:00
Data Lakehouse – Vereinfachen Sie Ihre Big Data-Architektur
Sascha Dittmann
Google Cloud
How I built the world’s most efficient deepfake detector with $100
Mathis Hammel
CodinGame
TBA
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