Data Science & Data Engineering

Wir bieten für Sie und Ihr Unternehmen spannende Tech-Talks mit Expertenwissen an – während Ihrer Mittagspause in Ihrem Büro, mit Essen und Trinken und das Ganze kostenlos. Sie müssen lediglich für Appetit und Interesse sorgen! Die Geschmacksrichtung Ihres Brown Paper Bag Lunches stellen wir gerne gemeinsam mit Ihnen individuell zusammen.

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Leichte Kost für Einsteiger

Storage in Zeiten von Big Data, Cloud & Data Science
Die Anzahl der Optionen, um Daten zu speichern, ist vielfältig – On-Premises und in der Cloud. Wir begleiten Sie durch den Speicher-Dschungel.
On-Premises Datacenter vs. Serverless Data Lake
Wir zeigen Ihnen, wie durch die Cloud die Entwicklung von datengetriebenen Applikationen und Entscheidungen effizienter und flexibler wird.
Data Science – Ein Überblick
Was bedeuten Künstliche Intelligenz & Data Science? – Sind es nur Buzzwords oder lässt sich hier ein Mehrwert erzeugen?
Hitchhiker’s Guide to Neural Networks
Einstieg in die Welt der neuronalen Netze, zugrundeliegende Konzepte und Best Practices.
Mythos AI: Was ist heutzutage möglich?
Wie können Sie und Ihr Unternehmen von AI profitieren? – Eine Erläuterung anhand einer Zeitreise durch die Digitalisierung.

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Frisches für Data-Feinschmecker

Architektur für Machine Learning - ein Beispiel aus dem Handel
Ein erster PoC ist schnell erstellt, die ersten Ergebnisse sind vielversprechend. Aber wie muss eine Architektur aussehen, mit der Daten auch einen Mehrwert bringen?
Ungewissheit genießen
Big Data aus kleinen Datensätzen: Trotz statistischer Ungenauigkeit und Messfehlern relevante Ergebnisse gewinnen
Data Science für den Handel am Spot Market
Aus unserer Projekterfahrung im Energiesektor geben wir Ihnen einen Überblick, wie Data Science Echtzeithandel optimieren kann.
Data-Science-Projekte: Was kann schon schief gehen?
Data-Science-Projekte kommen mit anderen Problemen und Fallstricken daher, als man es aus IT-Projekten kennt. Wir erklären, worauf es bei Rollenverteilung und Mindest ankommt.
Partielle Automatisierung des Kundenservice durch künstliche Intelligenz
Wir zeigen, wie mithilfe von künstlicher Intelligenz und historisch gewachsenen Datenbeständen Servicemitarbeiter durch partielle Automatisierung entlastet werden.

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Deftiges für Fortgeschrittene

Stream Processing
Wir zeigen Ihnen, welche Stream-Processing-Lösungen für Ihren Use Case helfen können und welche Herausforderungen dabei zu meistern sind.
Big & Fast Data mit Apache Spark (XXL-Portion)
Wir erklären, wie Spark funktioniert, wo es sinnvoll eingesetzt werden kann, aber auch, wo es Schwächen gibt und andere Werkzeuge oder Herangehensweisen sinnvoller sind – inkl. Cloud-Lösungen wie Amazon EMR und Glue.
Data Science 2.0 - Beschleunigung durch GPUs
Modelle werden aktuell zumeist auf CPUs trainiert. Durch die Portierung der Algorithmen und Methoden auf GPUs kann viel Zeit gespart werden, und Data Scientists können somit effektiver arbeiten.
Sparse Data: Mut zur Lücke!
Strategien zum Umgang mit geringer Datendichte beim Einsatz von Empfehlungssystemen
Data Science in Produktion - Continuous Improvement Cycle
Die initiale Modellentwicklung ist abgeschlossen, und jetzt? Wir beantworten, wie Modelle in Produktion gebracht werden und welche Architektur sich lohnt.

Im Alltag ist wenig Zeit, sich zwischen Meetings, Incidents und Coding an der Plattform mit Innovationen zu beschäftigen. Auf der Konferenz oder in Fachzeitschriften finden Sie vielleicht die ersten Impulse, das persönliche Gespräch und die Vertiefung fehlen jedoch. Das möchten wir mit unserem Lunch ändern.

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