Konferenz für Big Data,
Data Science und Machine Learning
Heidelberg, Print Media Academy, 26.-29. September 2017

// Programm

Die Workshops finden am 26. und 29. September statt, die Konferenz am 27. und 28. September.

Workshops

Dienstag, 26. September
09:00 - ca. 16:30

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

Konferenz

Mittwoch, 27. September
08:00 Registrierung
09:10 - 09:20 Begrüßung
09:20 - 10:20

Trent McConaghy

BigchainDB | IPDB | ascribe

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

Auditorium

10:20 Kaffeepause
10:50 - 12:00

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

12:10 - 12:50

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

12:50 Mittagspause
13:50 - 14:30

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

Fabian Bormann

IAV

Vorstellung von Microsofts Cognitive Toolkit anhand einer Implementierung von semantischer Segmentierung

Saal 2

14:40 - 15:20

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

15:20 Kaffeepause
15:50 - 16:30

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

16:40 - 17:20

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

17:30 - 18:10

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

ab 18:20

Thementische + Abendprogramm

Donnerstag, 28. September
09:00 - 10:10

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

10:10 Kaffeepause
10:40 - 11:20

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

11:30 - 12:10

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

12:10 Mittagspause
13:10 - 14:10

Ramin Assadollahi

ExB

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

Auditorium

14:20 - 15:00

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

15:00 Kaffeepause
15:30 - 16:10

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

16:20 - 17:00

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

19:00 - 22:00

Karlsruhe Big Data Meetup
(in den Räumen der Print Media Academy Heidelberg)

Workshop Alternativtermin

Freitag, 29. September
09:00 - ca. 16:30

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Machine Learning mit PySpark

Workshop-Raum im 3. OG

Ausverkauft - Vormerkung möglich



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