Unsplash / Franki Chamaki

Online Workshop: Data Science Technology Stack

Datum

27. Mai 2021

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Uhrzeit

09:00 – 12:30

Ort

online

Kosten

125,- Euro zzgl. USt.

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FRAUNHOFER AUSTRIA 

Referent

  • Maximilian Ulrich
    Maximilian Ulrich
    Fraunhofer Austria, Innovationszentrum »Digitale Transformation der Industrie«

    Maximilian Ulrich hat Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau studiert und begleitet seit mehreren Jahren erfolgreich Data-Science-Projekte in der Industrie. Er ist von Fraunhofer zertifizierter Data Scientist mit Schwerpunkt Deep Learning und referiert regelmäßig im Rahmen von Schulungen und Fachtagungen.

Data Science ist nach wie vor in aller Munde und immer mehr Unternehmen möchten vom Potenzial ihrer Daten profitieren. Unklar ist allerdings oft, welche Kombination aus Infrastruktur und Werkzeugen zum Unternehmen und seinen spezifischen Anforderungen passt.
Das Angebot ist kaum noch überschaubar und relevanten Unterschiede zwischen verschiedenen Optionen lassen sich nicht immer auf Anhieb erkennen.
In dieser Schulung werden wesentliche Elemente des Data Science Technology Stacks, von den Datenquellen über Technologien zur Speicherung und Verarbeitung von Daten bis hin zur Bereitstellung von Ergebnissen vorgestellt. Außerdem werden Methoden diskutiert, wie Unternehmen einen Technology Stack aufbauen können, der mit ihren spezifischen Anforderungen im Einklang steht und sie bei der Durchführung von Data-Science-Projekten optimal unterstützt.

ECKDATEN

  • Dauer

  • 09:00 – 12:30
  • Zielgruppe

  • Geschäftsführer*innen, Abteilungsleiter*innen, F&E-Verantwortliche, IT-Projektleiter*innen, interessierte Mitarbeiter*innen
  • Termin

  • 27. Mai 2021
  • Ort

  • online
  • Kosten

  • 125,- Euro zzgl. Ust.
  • Anmeldeschluss

  • 25. Mai 2021
  • Voraussetzungen

  • keine besonderen Vorkenntnisse notwendig

Zielsetzung

Ziel dieser Schulung ist es, ein grundlegendes Verständnis für die Elemente des Data Science Technology Stacks aufzubauen.
Teilnehmer werden darauf vorbereitet eine zum eigenen Unternehmen und seinen spezifischen Anforderungen passende Kombination aus Infrastruktur und Werkzeugen zu finden.

Inhalte

Elemente des Data Science Technology Stacks: Infrastruktur und Werkzeuge machen Data Science erst möglich

Datenquellen – intern & extern (z.B. Datenmanagement-Tools wie etwa Datenlandkarten)

Data Ingestion/Integration – Wie hebe ich Daten aus? (z.B. Apache Nifi, Pentaho Data Integration, ODBC)

Data Storage – Wie stelle ich Daten zu Verfügung? (z.B. Amazon S3, DeltaLake, Apache Kylin)

Data Analytics – Extraktion von Information aus Daten (z.B. R, Python, Tableau)

Deployment – Bereitstellung der Information (z.B. Dashboards in der Cloud oder on-premise mit Shiny, Docker, Plotly Dash, Tableau Dashboards)

Infrastructure and Lifecycle Management – Wie manage ich meinen Technology Stack? (z.B. MLflow, Bitbucket, Git, Atlassian Jira, Rancher)

Anpassung des Data Science Technology Stacks an individuelle Anforderungen: one size does not fit all

Erfahrungsniveaus – Beginner, Intermediate, Advanced

Datenumfänge und Dateneigenschaften – Big Data oder Sensibilität der Daten

Verknüpfung der Elemente – Kompatibilität und Schnittstellen

Vorgehen bei der Realisierung des Data Science Technology Stacks: konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis

Erheben der Ist-Situation – finden der Innovatoren, Early Adopters, Use Cases sowie relevanter (Schatten-)IT

Soll-Konzept entwickeln – Was möchte ich? vs. Was benötige ich?

Roadmap – agiler/iterativer Weg vom Ist zum Soll

Diskussion und Ausblick

Key Learnings

Diese Schulung vermittelt Ihnen einen Überblick über Infrastruktur und Werkzeuge, die die Umsetzung von Data-Science-Projekten erleichtern oder überhaupt erst möglich machen:

Sie kennen die Elemente des Data Science Technology Stacks sowie häufig verwendete Vertreter eines jeden Elements

Sie sind sich der Notwendigkeit bewusst den Technology Stack an die spezifischen betrieblichen Anforderungen anzupassen

Sie wissen welche Aspekte bei der Realisierung eines Technology Stack in der Praxis berücksichtigt werden müssen

Sie kennen Beispiele für konkrete Technology Stacks und verstehen wie sie sich im Laufe der Zeit mit dem Unternehmen weiterentwickelt haben

Sie wissen wie Sie an weiterführende Informationen zu Elementen des Technology Stacks herankommen können

 

Teilnahmebedingungen

Die Schulung wird in Kleingruppen mit maximal 15 TeilnehmerInnen durchgeführt.