data2day

iX, heise Developer und dpunkt.verlag GmbH

In Ludwigshafen am Rhein

Bei der data2day geht es wieder um große Datenmengen, aus denen geschäftsrelevante Informationen zu ziehen sind. Und erneut liegt der Fokus auf der technischen Umsetzung von Projekten aus den Bereichen Big Data, Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Enterprise Search.

Wir sind gleich mit zwei Vorträgen dabei:

„Mit Metadatenmanagement zu reproduzierbaren Data Science Workflows auf Kubernetes“

Sebastian Jäger, Kevin Exel | 23.10.2019 | 17:00–17:45 Uhr

Damit Data-Science-Projekte erfolgreich sein können, werden nicht nur große Datenmengen und für deren Verarbeitung skalierbare Storage- und Computekapazitäten benötigt. Mindestens genauso wichtig ist, dass Data-Science-Pipelines flexibel sind und trotzdem nachvollziehbare und reproduzierbare Ergebnisse erzeugen.
Sebastian Jäger und Kevin Exel zeigen, wie im Kontext der massenspektrometrischen Bildanalyse, welche in Kooperation mit der Hochschule Mannheim umgesetzt wurde, die für Data-Science-Projekte wichtigen Eigenschaften mithilfe eines Metadatenmangements erreicht werden können. Es wurde sowohl auf die Erweiterbarkeit um zusätzliche Domänen geachtet, als auch auf die Integrierbarkeit in eine bestehende Data-Science-Plattform auf Basis von Kubernetes.

Vorkenntnisse:

Grundlegendes Verständnis von Data-Science-Workflows und deren Anforderungen, Problemen und Herausforderungen wie Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit, ist von Vorteil.

Lernziele:

Überblick über die Möglichkeiten, die durch das Metadatenmanagement erzeugt werden und wie eine konkrete Architektur aussehen kann – einschließlich deren Umsetzung auf Kubernetes.

„Entwicklung einer in-house AI-Plattform“

Nico Kreiling | 23.10.2019 | 18:00–18:45 Uhr

Maschinelles Lernen wird in immer mehr Unternehmen ein integraler Bestandteil der Wertschöpfung und erfordert eine geeignete Systemlandschaft. Fällt die Entscheidung gegen die Nutzung eines kommerziellen Serivceanbieters und für eine Eigenentwicklung stellen sich zahlreiche Fragen:

  • Mit welchen Tools organisiere ich Modelle mit Blick auf Deployment und Versionierung?
  • Wie erreiche ich effiziente Entwicklungsprozess bei gesicherte Modellqualität?
  • Wie monitore und skaliere ich aktive Modelle?
  • Sind Cloud- oder Container-basierte Workflows die Lösung?

Aus eigenen Erfahrungen beantwortet der Vortrag diese Fragen und stellt mögliche Architekturen sowie wichtige Open-Source-Komponenten vor.

Vorkenntnisse:

Ein generelles Verständnis von Machine Learning und dessen technischen Herausforderungen

Lernziele:

  • Verständnis unterschiedlicher Architekturen abhängig von der unternehmensweiten IT-Infrastruktur
  • Übersicht über gängige ML-Versionierung und Deployment Tools
  • Profitieren von praktische Erfahrungen anderer

Infos und Anmeldung:

Veranstaltungsort: Pfalzbau Ludwigshafen, Berliner Str. 30, 67059 Ludwigshafen/Rhein

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