Konferenz für Big Data,
Data Science und Machine Learning
Heidelberg, Print Media Academy, 25.-27. September 2018

Programm

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

Workshops

Dienstag, 25. September
09:00 - ca. 16:30

Mark Keinhörster
Shirin Glander

codecentric

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

Kaya Kupferschmidt

dimajix

Machine Learning mit PySpark

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

Keynote

10:00 Kaffeepause
10:30 - 11:40

Dr. Andreas Samberg
Dr. Clemens Bauer

HMS Analytical Software, Munich Re

Smart Matching: Datenintegration mit Advanced Analytics

Manfred Weber

1&1

Moderne Architekturkonzepte der Streaming-Architekturen

Fabian Witt
Steven Brandt

Redheads, Fraunhofer IIS/EAS

Machine Learning 101: Lernen abseits des Hypes

11:50 - 12:30

Saba Fallah

Qimia

Lambda-Architektur: (IoT)-Analytics-Anwendungsfall Connected Cars auf Hadoop und Kafka

TBA

Alexander Diergarten

Scout 24

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

12:30 Mittagspause
13:30 - 14:10

Joerg Heidrich

Heise Medien

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

N. N.

Woher kommen die Daten?

Nicolas Kuhaupt

Fraunhofer IEE

Transfer Learning und Meta Learning in Deep Neural Networks

14:20 - 15:00

TBA

Uwe Korn

Blue Yonder

Free Movement of Data with Apache Arrow

TBA

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 der ML-Systeme vor und nach der DSGVO

16:20 - 17:00

Olga Mordvinova
Tatjana Borovikov

incontext.technology, SAP

Modern Way to Tell Stories with Mass Data Visualizations

Matthias Niehoff

codecentric

(Stream-)Datenverarbeitung in der Cloud

Daniel Röchert

Universität Duisburg Essen

Identification of Opinion-based Homogeneity/Heterogeneity on Online Networks (YouTube)

17:10 - 17:50

Stefan Kühn

XING

Data Science, Cargo Cult und Organizational Change

Dr. 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

Dr. Christoph Tempich
Thomas Leitermann

inovex

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

10:10 Kaffeepause
10:40 - 11:20

Mikio Braun

Zalando

Data Science DevOps

TBA

Wolfgang Schoch

inovex

Elasticsearch: Mit Machine Learning und Natural Language Processing zur semantischen Volltextsuche

11:30 - 12:10

TBA

N. N.

Praxisbericht Heidelberger Druck

Florian Müller

RISK IDENT

Embracing Uncertainty: Einführung in Probabilistic Programming

12:10 Mittagspause
13:10 - 13:55

Keynote

14:05 - 15:15

Lars Francke

OpenCore

Open Source ETL: Apache NiFi

TBA

Sebastian Blanc

anacision

Intelligente Bewertung von diagnostischen Parametern und Fehlercodes zur KFZ-Problemdiagnose

15:15 Kaffeepause
15:15 - 15:55

Dr. 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

Hauke Thaden

EWE/enera

Data Science meets Utility – Machine Learning und AI liefern neue Anwendungen für die Energiewende

Mark Keinhörster

codecentric

Robuste Daten-Pipelines mit Spotify Luigi und Python

Oliver Zeigermann

Freelancer

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



l>