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Erste Schritte in die neue Welt so gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning

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Erste Schritte in die neue Welt so gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning

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Unser Vortrag gibt einen Überblick über Möglichkeiten von Big Data und Machine Learning und zeigt, wie mit agilen Mitteln und den richtigen Skills der Einstig in die neue Welt gelingt.

Unser Vortrag gibt einen Überblick über Möglichkeiten von Big Data und Machine Learning und zeigt, wie mit agilen Mitteln und den richtigen Skills der Einstig in die neue Welt gelingt.

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Erste Schritte in die neue Welt so gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning

  1. 1. Erste Schritte in die neue Welt IKS-Thementag 14.05.2019 Autor: Wolfgang Pleus So gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning
  2. 2. Herausforderungen 4.0 Digitalisierung Big Data Machine Learning Komplexität Fachkräftemangel
  3. 3. Strategien Abwarten Outsourcen Planen und Ausführen Lernende Organisation
  4. 4. Lernende Organisation Maschinen sollen lernen, Menschen sollen wissen? Techniken Interdiszipliäre Teams bilden Skillmanagement Aktive Wissensvermittlung stärken Pair- / Mob-Programming Konsententscheidung für komplexe Sachverhalte Konstruktive Fehlerkultur Experimentieren
  5. 5. Typische Rollen Data Scientist Data Engineer Z.B. Python R Algorithmen Tensorflow Features modellieren Z.B. Java Hadoop Spark Python Datenarchitektur Data LakeKünstliche Intelligenz
  6. 6. Skillmatrix für Fraud Detection Fraud
  7. 7. Räume für Kreativität und Kommunikation The concept of „Ba (Place)“ – Ikujiro Nonaka,1998 Shared space for emerging relationships and knowledge creation Physisch, virtuell und mental Hohe Bandbreite für gemeinsames Lernen Frequenz
  8. 8. Sense & Respond Management Quelle: https://www.xplane.com/senseandrespond
  9. 9. Fraud Detection – Minimales Setup Kafka Broker Spark Streaming Hive HDFS Jupyter Notebook Daten- banken Sqoop Import Java Python Ziel: Finden auffälliger Transaktionen Klassifikation durch beaufsichtigtes Lernen mittels Decision Tree Algorithmus Anwend- ungen Fraud Spark SQL Java Streaming Batch 5 – 20 Maschinen (on premise)
  10. 10. Erste Schritte Ziele und Fragen formulieren Team zusammenstellen  Skills: Data Scientists und Data Engineers Kommunikationsräume organisieren Datenquellen identifizieren Infrastruktur aufbauen Algorithmen auswählen Modelle trainieren Minimal Viable Product bauen Lernen
  11. 11. Ein paar Ideen … Logistik: KPIs bei der Frachtzustellung überwachen Finanzwirtschaft: Kreditkartenbetrug erkennen Versicherung: Risiko ermitteln Landwirtschaft: Düngereintrag optimieren Online Markplatz: Kundenbindung erhöhen Welche Ideen haben Sie?
  12. 12. Vielen Dank!
  13. 13. Interdisziplinäre Teams Einstellung ist wichtiger als Fähigkeiten sind wichtiger als Rollen und Titel Empathie, Kompromissfähigkeit, Offenheit, Lernbereitschaft, NeugierT - Profil Backend Frontend Analyse Konzeption Domäne Design Betrieb Entwicklung Agiles Mindset Team
  14. 14. Referenzen Sense & Respond http://senseandrespond.co/ Kapitel 1 | Kapitel 2 | Referenzen | Weiterführende Literatur | Ende
  15. 15. Creative Software Workbench www.cswob.de Ganzheitliches Modell zur Entwicklung innovativer Softwareprodukte Minimale Zykluszeiten Basiert auf über 25 Jahren Erfahrung Beinhaltet bewährte Praktiken erfolgreicher Projekte
  16. 16. Impulsvorträge für Ihr Unternehmen Überblick über das gesamte Angebot an Impulsvorträgen unter: www.iks-gmbh.com/impulsvortraege Ihr Nutzen:  Unabhängiges, aktuelles Expertenwissen.  Individuell auf Ihr Publikum und Ihr Unternehmen zugeschnittene Vorträge.  Referenten mit langjähriger und branchenübergreifender Expertise in der IT-Beratung.  Praxisnahe Vorträge, die aus Projektarbeit entstanden sind, frei von Produktwerbung.  Ideale Ergänzung für Ihre Führungskräftetreffen, Abteilungsmeetings, Hausmessen, Innovation Days, Konferenzen, Open Spaces, Kick-off-Meetings oder Zukunftsworkshops.
  17. 17. WWW.IKS-GMBH.COM
  18. 18. Kurzeinführung Agile Frameworks für komplexe Umgebungen  Scrum, Kanban, Design Thinking, DevOps, Lean Startup Scrum Säulen  Transparenz, Überprüfung, Anpassen Lean Prinzipien  Verschwendung vermeiden, Lernen unterstützen, Team stärken, So schnell wie möglich liefern, … Ansprechend für Mitarbeiter Kunden und Ergebnisse stehen im Mittelpunkt

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