Data Science und Machine Learning im Kubernetes-Ökosystem

Wer professionell Datenprodukte bereitstellen möchte, benötigt Plattformen für Data Science, Machine Learning und AI, die Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit gewährleisten. Dazu werden skalierbare Storage- und Compute-Kapazitäten genauso benötigt wie eine Workflowsteuerung für ML-Pipelines, ein Analysefrontend oder ein Metadatenmanagement.

Bei diesem Vortrag zeigten Stefan Igel und Hans-Peter Zorn, wie auf Basis von Kubernetes eine solche Plattformen aufgebaut werden kann, die sich durch CI/CD-Pipelines flexibel konfigurieren lässt und verschiedene ML-Frameworks und Programmiersprachen unterstützt.

Speaker: Dr. Stefan Igel, Hans-Peter Zorn

Event: data2day 2018

Datum: 26.09.2018

Hans-Peter Zorn ist Head of Machine Perception & AI bei inovex. Er beschäftigt sich mit Machine Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderer unstrukturierter Daten. Zudem hilft er Kunden bei der Umsetzung ihrer Big-Data-Architekturen basierend auf Open-Source-Technologien.

Dr. Stefan Igel ist seit 2013 Head of Big Data Solutions bei inovex. Sein fachlicher Schwerpunkt ist der Aufbau von Anwendungen zur Speicherung und Verarbeitung von Big Data wie Data Lakes, Data Analytics und Machine Learning Plattformen oder Data Services. Er promovierte in Physik und blickt auf fast 20 Jahre Erfahrung als Projektleiter und Scrum Master in Softwareentwicklungs- und Data-Warehouse-Projekten zurück.