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A NEW WAY OF THINKING - Data Science in der Praxis

Meliá - Inselstraße 2 · Düsseldorf

Programm

18:00 - Einlass
18:30 - ''Navigation in der Datenflut“ (präsentiert von Dr. Matthias Orlowski)
19:15 - Kurze Pause
19:30 -''Seetüchtigkeit im Datenmeer“ (präsentiert von Thomas Margraf)
20:15 - Networking mit Häppchen und Getränken

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1. Vortrag: ''Navigation in der Datenflut“ – wie Data Science Projekte erfolgreich werden.

Schon so manches Team, das auszog, mit Data Science neue Ufer zu erschließen, scheiterte an mangelnder Navigation.
Dr. Matthias Orlowski geht in seinem Vortrag auf die organisatorischen und konzeptionellen Aspekte eines Data Science Projekts ein.
Mit einem Blick auf die technischen, organisatorischen und wirtschaftlichen Risiken solcher Projekte, zeigt er, welche Fehler es zu vermeiden gilt, um ein Data Science Projekt vor Schiffbruch zu bewahren.

Dr. Matthias Orlowski, Data Scientist

Dr. Matthias Orlowski ist Data Scientist bei areto consulting. Er entwickelt datenzentrierte Lösungen in unterschiedlichen Bereichen wie der Steuerung von Kampagnen oder der Entscheidungsfindung im Personalwesen. Dabei kommen vor allem Methoden zur Analyse von Zeitreihendaten, des klassischen Machine Learnings und Natural Language Processings zum Einsatz.

Vortrag 2: ''Seetüchtigkeit im Datenmeer“ – Welche Stolperfallen bei der Anwendung von Data Science Methoden zu beachten sind.

Dr. Thomas Margraf erzählt eine Geschichte von fadenscheinigen Korrelationen, der Wurzel des durchschnittlichen quadratischen Fehlers, Kollateralschäden und unbalancierten Trainingsdaten. Er zeigt auf, wie Sie auf Ihrer spannenden Reise durch die Datenmeere durch die Ausbildung der Mannschaft und die Verwendung der richtigen technischen Ausrüstung Stolperfallen vermeiden können und dafür sorgen, dass bei Ihrem Data Science Projekt immer "Klar Schiff" herrscht.

Dr. Thomas Margraf, Data Scientist

Dr. Thomas Margraf ist Data Scientist bei areto consulting.
Er entwickelt Analyse Pipelines für Zeitreihen, Text und Geodaten im Customer Service und Personalbereich. Dabei interessiert er sich besonders für Clustering- und Graphenalgorithmen sowie für die Überführung von Data Science Modellen in die Produktionsumgebung.