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Vom 26. bis 28. September 2017 findet in der Print Media Academy in Heidelberg zum vierten Mal die data2day statt. Die Konferenz betrachtet das gesamte Spektrum der Themen, die heutzutage mit den Stichworten Big Data und Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz verbunden werden. Die Veranstaltung will Grundlagen und wesentliche Aspekte vermitteln und die wichtigsten Theorien, Werkzeuge und Erfahrungen präsentieren.
Veranstalter sind heise Developer, der Online-Channel zur Softwareentwicklung, dpunkt.verlag, der Fachbuchverlag für die professionelle Computing-Szene, und iX, das Magazin für professionelle Informationstechnik. Die Ausrichter der Konferenz suchen für die data2day 2017 bis zum 02.05.2017 Vorträge und ganztägige Workshops zu den folgenden Themen:
Konzepte und Praxis
- Smart Data: Intelligente Wertschöpfung für Big Data
- Fast Data: Planung und Aufbau der nötigen Techniken zur schnellen und performanten Datenermittlung
- Secure Data: Methoden und Strategien zum Schutz der Unternehmensdaten, Strategien für den Ernstfall
- Blueprints für Big-Data-Architekturen
- Data Hubs/Data Lakes
- Datenvisualisierung
- Unterschiede zum klassischen Data Warehousing
- Internet of Things (IoT)
- Datenschutz und weitere rechtliche Aspekte
- Veränderte und neue Berufsbilder
Werkzeuge
- Apache Hadoop & Ökosystem, Distributionen sowie weitere Plattformen, Frameworks und Werkzeuge zur Auswertung strukturierter und unstrukturierter Massendaten
- Techniken zur Volltext- und Echtzeitsuche
- Bewährte Programmiersprachen zur Datenanalyse und -verarbeitung beziehungsweise zum Datentransfer, Abfragesprachen
- NoSQL- und NewSQL-Stores
- In-Memory-Datenbanken
- In-Memory-Computation-Grids
- Event-Processing-Systeme
- Content Delivery Networks
- Datendienste in der Cloud
- Freie versus kommerzielle Tools
Dabei gilt das Hauptaugenmerk praktischen Einführungen, konzeptionellen Überlegungen, Live-Demos oder Vergleichen verschiedener Ansätze, nicht jedoch reinen Produktvorträgen.
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
- Data Science
- Machine Learning und Deep Learning (Convolutional Neural Networks, Bayes'sche Netze, CRFs, SVMs, Genetische/Evolutionäre Algorithmen, Decision Trees ...)
- Kognitives Computing
- Computer Vision, Natural Language Processing, Bild- und Spracherkennung
- Vorausschauende Analyse (Predictive Analytics)
- Wissensbeschaffung, -darstellung und -vernetzung
- Anbindung an Big-Data-Systeme wie Apache Spark
- Machine-Learning-Bibliotheken und -Frameworks wie TensorFlow und Caffee
- KI und Ethik
Erfahrungen
- Erfahrungen aus laufenden und abgeschlossenen Projekten, die Big-Data-, Data-Science-, Machine-Learning- und andere verwandte Konzepte umgesetzt haben
- Erfahrungen bei der Transition und der Erweiterung klassischer Data-Warehouse- und Business-Intelligence-Projekte hin zu Big Data und Co.
- Konkrete Use Cases, die durch Datenanalyse messbar zur Business-Verbesserung geführt haben
- "Data Science in den eigenen vier Wänden": Wie mache ich das im Unternehmen?
- Der Einsatz von Werkzeugen für moderne datenzentrierte Anwendungen (vorgestellt im Rahmen spezifischer Anwendungsfelder und Szenarien)
- Zusammenspiel und Integration verschiedener Werkzeuge
Gewünscht sind entweder Langvorträge von 70 Minuten oder kurze Sessions von 40 Minuten. Workshops sind als ganztägige Veranstaltungen (6 bis 7 Stunden) geplant. Die Organisatoren bitten dafür um die Einreichung zielgruppengerecht ausgearbeiteter Abstracts (ca. 400 bis 700 Zeichen) zum eingereichten Vortrag bis zum . . Die Bewerbung unterstützendes Zusatzmaterial (Lang-Abstracts, Slides, Aufsätze etc.) sind ebenfalls willkommen. Das fertige Programm wird Ende Mai online stehen.
Das Programmkomitee besteht aus sowie Mikio Braun (Zalando), Klaas Bollhöfer (The unbelievable Machine Company), Bernd Fondermann (brainlounge), Lars George (OpenCore) und Uwe Haneke (Hochschule Karlsruhe) sowie Alexander Neumann (heise Developer; verantwortlich) und René Schönfeldt (dpunkt.verlag; verantwortlich).
Sollten Sie Fragen zur Konferenz oder zum Programm haben, wenden Sie sich bitte an programmkomitee@data2day.de