RÜCKBLICK AUF DAS PROGRAMM 2021
(AUSGEBUCHT) Big Data und Machine Learning in der Praxis
Big Data und Machine Learning sind aktuelle Konzepte und Technologien, die neue Anwendungsmöglichkeiten für IT in Unternehmen schaffen. Eine Einarbeitung ist normalerweise mit erheblichem Aufwand verbunden. In diesem eintägigen Workshop lernen Sie, wie Sie schnell und auf einfache Weise Aufgabenstellungen im Bereich Big Data und Machine Learning mithilfe der freien, offenen grafischen Umgebung "KNIME" selbst bearbeiten können. Sie bearbeiten hierbei in einem Scrum-Team eigenständig jeweils Fallstudien aus dem Bereich Big Data und Machine Learning zur Verarbeitung von OpenData aus dem Bereich Car-Sharing (Flinkster).
1. Analysieren Sie die Fahrzeugdaten (Big Data)
2. Analysieren Sie die Stationen, Buchungen und Buchungsdaten (Big Data)
3. Trainieren Sie ein ML-System mit Fahrzeugdaten und lassen Sie es Fahrzeugdaten voraussagen (Machine Learning)
Maximale Teilnehmerzahl: 20
Für die Bearbeitung der Aufgaben wird ein weiterer Rechner benötigt.
Zielpublikum: Entwickler:innen, (Unternehmens-)Architekten:innen, IT-Management/IT-affine Mitarbeitende
Voraussetzungen: Grundkenntnisse Programmierung, Big Data, Machine Learning
Schwierigkeitsgrad: Anfänger
Extended Abstract:
Big Data und Machine Learning sind aktuelle Konzepte und Technologien, die neue Anwendungsmöglichkeiten für IT in Unternehmen schaffen. Eine Einarbeitung ist normalerweise mit erheblichem Aufwand verbunden. In diesem eintägigen Workshop lernen Sie, wie Sie schnell und auf einfache Weise Aufgabenstellungen im Bereich Big Data und Machine Learning mithilfe der freien, offenen grafischen Umgebung "KNIME" selbst bearbeiten können. Sie bearbeiten hierbei in einem Scrum-Team eigenständig jeweils Fallstudien aus dem Bereich Big Data und Machine Learning zur Verarbeitung von OpenData aus dem Bereich Car-Sharing (Flinkster).
1. Aufgabe: Analysieren Sie die Fahrzeugdaten (Big Data)
2. Aufgabe: Analysieren Sie die Stationen, Buchungen und Buchungsdaten (Big Data)
3. Aufgabe: Trainieren Sie ein Machine-Learning-System mit den Fahrzeugdaten und lassen Sie von diesem System Informationen wie den Treibstofftyp und den Fahrzeugtyp von Fahrzeugen aus sonstigen Fahrzeugdaten voraussagen (Machine-Learning)
Nach dem Studium der Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Unternehmensführung und Informatik in Köln hat Michael Kunz fast 25 Jahre als Projektleiter, (Unternehmens-)Architekt, (Transformations-)Berater und Manager in der IT-Industrie gearbeitet. Dabei war er sowohl für Anwenderunternehmen als auch für Beratungs- und Produkthäuser tätig. In den letzten 10 Jahren hatte er die Verantwortung für die Sanierung einer ganzen Reihe von Großprojekten. In den letzten Jahren hat er Unternehmen in verschiedenen Branchen bei ihrer Digitalen Transformation auf Fach- und IT-Seite unterstützt - u. a. beim Aufbau Digitaler Geschäftsmodelle.
