heise-Angebot

Workshop zur data2day 2020: Best Practices für Data-Science-Projekte

Das Seminar "Data Science Experience" verspricht im Rahmen der data2day 2020 einen praxisnahen Einstieg in Datenprojekte – von der Idee bis zur Umsetzung.

Lesezeit: 1 Min.
In Pocket speichern
vorlesen Druckansicht Kommentare lesen
Von
  • Matthias Parbel

Das interaktive Online-Programm der siebten Auflage der data2day am 20. Oktober 2020 bietet vielfältige Möglichkeiten zum Fachsimpeln, Netzwerken und für Small Talk mit Referentinnen und Referenten sowie anderen Teilnehmenden. Die Konferenz ist zudem eingebettet in zwei Workshop-Tage, mit insgesamt vier Seminaren am Vortrag, dem 19. Oktober, sowie einem jetzt neu hinzugekommenen "Data Science Experience"-Workshop am 26. Oktober.

Best Practices für das erfolgreiche Umsetzen von Data-Science-Projekten stehen im Zentrum des eintägigen Seminars. Teilnehmerinnen und Teilnehmer erwartet eine umfassende Einführung in bewährte Tools, Methoden und Prozesse für die Data-Science-Praxis – von der Idee bis zum fertigen "Daten-Produkt". Der Referent vermittelt sowohl Einblicke in Data-Mining- und Analysewerkzeuge, konfrontiert Teilnehmende aber auch mit den Chancen und Risiken solcher Projekte und zeigt Wege auf, wie sich erfolgversprechende Ansätze ausloten und Fallstricke vermeiden lassen.

Darüber hinaus kommen wichtige Aspekte der internen Kommunikation zwischen Data Scientists und den Fachabteilungen zur Sprache: Welche Rollen und Kompetenzen gewährleisten ein erfolgreiches Umsetzen der Projekte? Der Workshop eignet sich daher auch für Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die nicht selbst Programmieren wollen.

  • Entwicklung und Deployment von ML-Modellen mit R und MLflow
  • Wenn es wirklich Big wird – Datenanalyse skalieren mit PySpark
  • Forecasting mithilfe der Modellierung von Zeitreihen mit Python
  • Computer Vision mit Deep Learning in Python
  • Data Science Experience

Das breit gefächerte Themenspektrum der data2day 2020 deckt die wichtigsten Aspekte zeitgemäßer Massendatenanalyse- und -verarbeitung (Data Science/Analytics, Stream Processing, Visualisierung) ab und reicht bis zu organisatorischen Herausforderungen bei der Teamarbeit und abteilungsübergreifenden Kooperationen von Data Scientists, Data Engineers sowie DevOps-Verantwortlichen. Erfahrungsberichte aus der praktischen Umsetzung von Data-Science- und Machine-Learning-Projekten runden das Programm der von heise Developer, iX und dem dpunkt.verlag organisierten Veranstaltung ab.

Interessierte können sich noch bis zum 28. September zum Frühbucherrabattpreis registrieren – sowohl für die Konferenz wie auch die Workshops. Beim Kauf des Konferenztickets zum Frühbucherpreis von 249 Euro lassen sich 50 Euro gegenüber dem regulären Preis sparen. Bei gleichzeitiger Buchung eines Workshops gibt es zusätzlich knapp 50 Euro Rabatt. Die Seminare sind aber auch einzeln für je 449 Euro buchbar.

Wer über den weiteren Fortgang der Konferenz auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich per Newsletter informieren lassen oder den Organisatoren auf Twitter folgen.

(map)