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Thema: Hands-On
- Montag
20.06. - Mittwoch
22.06.
Machine Learning-Projekte scheitern aus vielfältigsten Gründen: unzureichende Daten, fehlende Zusammenhänge oder überbordende Systemintegrationen.
Doch die Data Science-Zunft schlägt zurück: Unter dem Slogan MLOps, Machine Learning Operations, versammelt sie Lösungsansätze, um Machine Learning zu produktionalisieren. Dieser Workshop erklärt den Bedarf an MLOps aus der unsicheren Natur von Machine Learning-Projekten, skizziert Blaupausen für End-To-End ML Pipelines und illustriert Best Practices…
Machine Learning-Projekte scheitern aus vielfältigsten Gründen: unzureichende Daten, fehlende Zusammenhänge oder überbordende Systemintegrationen.
Doch die Data Science-Zunft schlägt zurück: Unter dem Slogan MLOps, Machine Learning Operations, versammelt sie Lösungsansätze, um Machine Learning zu produktionalisieren. Dieser Workshop erklärt den Bedarf an MLOps aus der unsicheren Natur von Machine Learning-Projekten, skizziert Blaupausen für End-To-End ML Pipelines und illustriert Best Practices…
Forecasting events using time series analysis is used in a variety of fields, from stock prices and sales forecasts to weather forecasts and patient disease progression. However, time series analysis is fundamentally different from other machine learning (ML) methods. In this hands-on workshop, we will use freely available data to look at the entire life cycle of such an ML project, from data, to model training, to use of the trained model, to MLOps and model drift.
Maximum Number of…
Mit einer neuen Daten-Plattform erhöhen Sie die Effizienz bei der Orchestrierung verfügbarer Daten. Damit gelingt die Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen qualitativ besser & schneller. Moderne Daten-Plattformen folgen einem neuen architektonischen Konzept, auch Data Fabric genannt.
Das Data Fabric Bootcamp führt durch 3 Lernblöcke, in denen Sie anhand eines kompletten AI-Prozesses von der Problemstellung über die virtuelle Datenintegration bis zur AI-Modellerstellung die…
Often, existing data architectures can no longer keep up with the current 'speed of business change'. As a result, many organizations have decided that it is time for a new, future-proof data architecture. However, this is easier said than done. In this session, ten essential guidelines for designing modern data architectures are discussed. These guidelines are based on hands-on experiences with designing and implementing many new data architectures.
Target Audience: Data architects, enterprise…