Data Science im Unternehmen: Jetzt noch schnell Ticket sichern.
Bei der Online-Konferenz am 6. Juli können Teilnehmende die Umsetzung eines kompletten Data-Science-Projekts lernen.
Anhand eines praktischen Beispielprojekts können Teilnehmer:innen der Online-Konferenz von Heise am 6. Juli lernen, wie sie ein Data-Science-Projekt von den Anforderungen bis zur Management-Präsentation meistern. Angefangen bei der richtigen Formulierung einer Fragestellung bearbeitet die Konferenz in praxisnahen Vorträgen die vollständige technische Umsetzung des Projekts, inklusive Aufarbeitung und Präsentation der gesammelten Erkenntnisse. Am Ende sind Teilnehmer:innen in der Lage, das gelernte Wissen für ihre eigenen Projekte anzuwenden und wissen genau, wo mögliche Fallstricke liegen und welche Best Practices sie umsetzen müssen, um Data-Science-Projekte zum Erfolg zu bringen.
Die Sprecher:innen der Konferenz blicken alle auf langjährige Praxiserfahrung zurück und kennen die Anforderungen an Data-Science-Projekte im Unternehmen genau. Die Konzeption und Datengrundlage des Projekts stammt von Dr. Christian Winkler (datanizing) und Stefanie Scholz (Wilhelm Löhe Hochschule), unterstützt werden die beiden durch Vorträge von Moritz Bunse und Christian Koch (TeamBank), Jonas Rende und Thomas Stadelmann (DATEV) sowie Mitarbeitern der Data-Science-Experten von StackFuel.
Den Vorträgen der Experten können Sie bequem vom eigenen Schreibtisch aus folgen – denn die Veranstaltung wird per Livestream übertragen. Auf Interaktionsmöglichkeiten müssen Sie trotzdem nicht verzichten: Fragen können Sie während der Vorträge per Chat stellen, die Referenten stehen auch nach dem Vortrag für Fragen zur Verfügung und Sie können sich mit gleichgesinnten Teilnehmer:innen austauschen.
Gruppenrabatte
Die Konferenz ist im Nachgang komplett und inklusive Zugang auf alle Konferenzmaterialien verfügbar. Exklusive Gruppenangebote sind auf Nachfrage bei den Veranstaltern erhältlich, weitere Informationen bietet die Website der Konferenz.
Jetzt anmelden: Online-Konferenz Data Science im Unternehmen
(anwi)