Die Konferenz für Data Scientists, Data Engineers und Data Teams
Data Skills
Data Teams
Data Company
09:00 - 09:15
Eröffnung
09:15 - 10:00
Keynote: State of Data Mesh
Syed Atif Akhtar
ThoughtWorks
10:00
Kaffeepause
10:30 - 11:15
Ein Data-Stack für Normalsterbliche
Matthias Niehoff
codecentric
Metadatenautomation im Data Mesh
Sebastian Herold
Zalando
Improve your data: Mit Machine Learning zur besseren Stammdatenqualität
Igor Shmelev & Melanie B. Sigl
Prodato [Sponsored Talk]
11:30 - 12:15
DevDataOps: Durch Verantwortung für Daten bessere Produkte entwickeln
Nikolas Herrmann
Breuninger
Pydantic: Datenvalidierung und Parsing leicht gemacht
Alexander Hendorf
Könisgweg
Visualisierung mit Streamlit und Apache eCharts
Christian Winkler
datanizing
12:15
Mittagspause
13:15 - 14:00
Dagster ♥ dbt: Erfahrungen aus dem Aufbau einer Big-Data-Plattform
Filip Stepniak & Dr. Nicolas Haubner
esentri
Data Mesh Governance
Jochen Christ
Innoq
Integrating Data-Privacy Through Pipelines
Mamoona Aslam & Ayesha Shafqat
ndaal
14:15 - 15:00
Sechs Gründe, warum Data Mesh scheitern kann
Hannes Rollin
Capgemini
Von 0 zur Datenplattform mit nur einem Kommando
Sönke Liebau
Stackable
Komplexität reduzieren – Machine Learning einfacher & schlichter
15:00
15:30 - 16:15
Verwandeln Sie Ihre Slack-Channel in eine Wissensdatenbank – mithilfe großer Sprachmodelle!
Leonard Püttmann
Kern AI
Tuning für Ihre Analytics-Anwendungen – Columnar Storage ohne Änderungen am Code nutzen
Jannis Stegmann
InterSystems [Sponsored Talk]
Sicherheit, aber mit System: Threat Modelling für Datenplattformen
Rostislaw Krassow & Clemens Hübner
RATIONAL, inovex
16:30 - 17:15
ML Ops und AI in der Praxis
Dr. Michael Zimmer & Patrik Hartl
Zurich Gruppe Deutschland
Schnelles Experimentieren und reproduzierbares Machine Learning in der Praxis
Denis Stalz-John
Data Teams: Regulierung in Sicht!
Bernd Fondermann
brainlounge
ab 17:15
Get-together und Thementische
09:00 - 09:45
Test-driven Development mit dbt
Simon Harrer
The (data) platform fallacy
Stefan Kühn
Stefan Kühn AI Coaching
PRQL: A Modern Language for Data Transformation
Tobias Brandt
PRQL
09:45
10:15 - 11:00
Von Chaos zu Erfolg: Datenqualität beherrschen
Sebastian Löfflath & Tim Bossenmaier
inovex, Bytefabrik.AI
ChatGPT mit vertraulichen Unternehmensdaten nutzen? Ein Erfahrungsbericht aus der Praxis
Julian Kurz
HMS Analytical Software
Architecting MLOps: Von der AI-Strategie zur MLOps-Plattform
Larysa Visengeriyeva
11:15 - 12:00
Daten & KI-Strategie: Warum man einen Bauplan braucht, um KI-Lösungen zu bauen, die dem Hype standhalten
Lea Petters
inovex
MLOps mit Argo Workflows und Kubernetes
Hauke Brammer
DeepUp
Perform real-time analytics using open-source software with Amazon MSK
Olimbia Qirjaqi & Florian Mair
Amazon Web Services
12:00
13:00 - 13:45
Die Bedeutung von OPEN für Data Science und Künstliche Intelligenz
Miriam Bressan
Red Hat
14:00 - 14:45
How to build data pipelines in the Cloud
Olivier Bénard & Alec Sproten
E. Breuninger
Federated Learning: Künstliche Intelligenz und Datenschutz vereint
Oliver Bracht
eoda
Marispace-X: Ein digitales Daten-Ökosystem des Ozeans
Stefan Igel
14:45
15:15 - 16:00
Das Spiel gegen die KI: Wie man den Algorithmus zum Narren hält
Emil Vinčazović
arelium
Fluid Scrum Teams in Data Products
Anna Weißhaar & Tobias Maasland
Vorhersage von Wärmebedarfen mit Temporal Fusion Transformern
Jan Höllmer & Martin Danner
scieneers
16:15 - 17:00
Data Science Practices: The Good, the Bad, and the Successful
Lisa Maag
GfK
Polars: Der Turbo Boost für Dataframes
Thomas Bierhance
BettercallPaul
How data can prevent blackout
Abhik Modi & Benjamin Bolte
RWE, adesso
09:00 - 16:00
data build tool (dbt) für Anfänger und Fortgeschrittene
Niklas Haas & Matthias Niehoff
Praxisworkshop Polars: Der Turbo Boost für Dataframes
Thomas Bierhance & Tobias Sachon
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