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Schlagwort: Data Science

  • mayato firmiert jetzt unter Positive Thinking Company

    mayato firmiert jetzt unter Positive Thinking Company

    Rückenwind für Digitalisierung

    Seit 2017 ist die mayato GmbH bereits Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company. Mit der kürzlich erfolgten Umfirmierung in die Positive Thinking Company GmbH ist die Integration des Beratungshauses in die Unternehmensgruppe nun erfolgreich abgeschlossen. Positiv ist dabei nicht nur der Name; die drei Kernbereiche der Technologieberatung in Deutschland – Data Analytics, Hyperautomation und Cloud sind tragende Säulen im umfangreichen Portfolio der gesamten Unternehmensgruppe. Alleine in der DACH-Region konnten in enger Zusammenarbeit mit dem weltweiten Team der Positive Thinking Company zahlreiche anspruchsvolle Projekte im Bereich der digitalen Transformation realisiert werden. Hauptsitz der Positive Thinking Company GmbH ist weiterhin Berlin, Niederlassungen befinden sich in Frankfurt und München. Auch in Österreich ist die Positive Thinking Company mit einem Büro in Wien vertreten.

    Die Unternehmensgruppe Positive Thinking Company besteht weltweit aus mehr als 2.500 Technologie-Experten, die an mehr als 30 Standorten weltweit agieren. Sie alle arbeiten unter dem Credo „Collaboration betters the world“ für Kunden jeglicher Unternehmensgröße. Das breitgefächerte Portfolio umfasst dabei alle Bereiche der Digitalisierung in Unternehmen; die Expertise des Beratungsteams reicht von der Datenstrategie, über die Operationalisierung von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, Cloud Analytics bis hin zu Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen, um nur einige Beispiele zu nennen.

    Damien Chasseur – einer der Gründer der Positive Thinking Company – zählt neben Dr. Marcus Dill und Sven Hensen zu den Geschäftsführern der deutschen GmbH. Er erklärt: „Wir freuen uns, dass wir das Know-how der mayato Experten in die Positive Thinking Company vollständig integrieren und das Rebranding in Deutschland erfolgreich vollenden konnten. Ganz aktuell ging auch unsere deutsche Webseite live“, und fügt hinzu: „Alleine in diesem Jahr konnten wir zahlreiche spannenden Projekte gewinnen, und unser Team wächst kontinuierlich.“

    Hier zeigt sich der enorme Bedarf an qualifizierter Begleitung und Umsetzung von Projekten zur digitalen Transformation in den Unternehmen, um bislang ungenutzte Potenziale auszuschöpfen. Gerade der Mittelstand hat erkannt, dass Data Science und Künstliche Intelligenz (KI), die Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) oder Cloud-Lösungen enorme Mehrwerte bieten. Mehr noch, in vielen Bereichen muss die digitale Transformation vorangetrieben werden, um das Bestehen der Unternehmen zu sichern.

    Das Beratungsteam der Positive Thinking Company arbeitet dazu Hand in Hand mit dem Kunden. Nach dem Motto „Advise – Build – Run“ werden Projekte von Anfang an begleitet: Das Team definiert Ziele und Konzepte, wählt eine geeignete Methodologie, beschafft erforderliche Komponenten und realisiert die komplette Lösung mit dem Kunden.

    Die Positive Thinking Company ist eine globale, unabhängige Technologieberatungsgruppe und ein vertrauenswürdiger Partner für Kunden jeder Größe. Mit einem Team von mehr als 2.500 talentierten Tech-Spezialisten sind wir in über 30 Städten in Europa, den USA, Asien, Australien und Afrika vertreten.

    Wir glauben: COLLABORATION BETTERS OUR WORLD. Daher arbeiten wir mit unseren Kunden in jeder Phase des Lebenszyklus ihrer Projekte zusammen, von der Strategie bis zur Implementierung. Wir schaffen Mehrwert durch unser einzigartiges Ökosystem und unsere Mitarbeiter.innen, die sich dem Erfolg unserer Kunden widmen und es ihnen ermöglichen, ihre Ziele zu erreichen. Unser Portfolio konzentriert sich auf ein breites Spektrum an Themen, darunter IT-Anwendungen & Plattformen, Security, Cloud, Data & Analytics, Hyperautomation und Digital Workplace in den Branchen Banken und Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Versorgungsunternehmen und Versicherungen.
    Positive Thinking Company – let“s do something great together!

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  • Drei Herausforderungen auf der Reise zu nachhaltiger KI

    Künstliche Intelligenz (KI) nachhaltig und resilient zu gestalten, ist das Ziel zahlreicher Unternehmen. Die Experten von Dataiku, dem global agierenden Anbieter einer kollaborativen Data Science-Plattform, haben drei kritische Herausforderungen auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit identifiziert: Abhängigkeiten von Technologien minimieren, jederzeit die Kontrolle über die Daten behalten und die erarbeiteten Modelle kontinuierlich prüfen und verifizieren. Wer diese Herausforderungen frühzeitig erkennt und in KI-Projekten berücksichtigt, profitiert langfristig von nachhaltigen und resilienten Lösungen.

    Enterprise AI oder auch unternehmensweite KI zu etablieren, kann als Reise hin zu einem datengetriebenen Unternehmen betrachtet werden. Den größten Anteil hat die Einführungs- und Experimentierphase, die meist 75% der gesamten Reise ausmacht. Anschließend müssen die erarbeiteten Prozesse etabliert und erweitert werden. Die letzten 5% bestehen darin, alle Abläufe, Muster und Strukturen für KI fest im Unternehmen zu verwurzeln. Allerdings starten zahlreiche Unternehmen ihre Reise ohne Route und Plan. Sie ermitteln Anwendungen, die mit KI optimiert werden könnten, priorisieren diese nach dem zu erwartenden Mehrwert, und starten die ersten KI-Projekte. Häufig stellen sich schnell spürbare Erfolge ein. Doch im Laufe der Zeit fallen Erfolge geringer aus und verdeckte Kosten, beispielsweise durch die Pflege existierender Modelle oder stetige Bereinigung der Daten, reduzieren die erzielten Gewinne oder Einsparungen. Beeinträchtigungen im Sinne der Nachhaltigkeit werden häufig erst zu diesem Zeitpunkt deutlich:

    Technologie-Falle
    Möglicherweise wurden ersten KI-Entwicklungen mit Technologien durchgeführt, die nicht mehr dem neuesten Stand entsprechen oder gar vom Markt verschwunden sind. Die Modelle sind veraltet und müssen neu entwickelt werden.

    Kontrollverlust
    Die Daten wurden beim Aufsetzen der ersten Projekte sorgfältig bereinigt. Mit der wachsenden Anzahl an Projekten wird die Data Governance immer aufwendiger.

    Modelle auf Abwegen
    Ohne permanente Kontrolle arbeiten die Modelle unter Umständen nicht mehr wie ursprünglich geplant. Sie lernen blind hinzu, ohne die Ergebnisse zu hinterfragen.

    Um Enterprise AI insgesamt nachhaltig und resilient zu gestalten, gilt es die Reise von Anfang an strategisch zu planen. Konkret muss vorab klar sein, wie die bekannten Herausforderungen gemeistert werden. Alexandre Fournier, Direktor KI-Strategie bei Dataiku, erklärt dazu: „Eine zentrale Data Science-Plattform wie Dataiku DSS entkoppelt Anwendungs-Logik und technische Realisierung. Projekte lassen sich schnell und effizient in unterschiedlichen Technologie-Stacks abbilden. Gleichzeitig lässt sich die Governance über die vorgegebenen Tools innerhalb der Plattform einfach skalieren und schon bereinigte Daten sind zentral verfügbar. Last but not least ist die regelmäßige Prüfung der Algorithmen im Sinne verantwortlicher KI fest in den Prozessen verankert.“

    Die Data Science Plattform Dataiku DSS demokratisiert den Zugang zu Daten und bietet eine einheitliche Anwendungsoberfläche, um Daten zu bereinigen und aufzubereiten, Machine Learning Methoden anzuwenden, die Daten gezielt auszuwerten und zu visualisieren und die Datenmodelle produktiv zu nutzen und dauerhaft zu pflegen. Erfahrene Data Scientist arbeiten auf der gleichen Oberfläche wie Fachanwender und profitieren davon, dass alle KI-Projekte und die dazugehörigen Daten zentral zugängig sind. Durch die Wiederverwendung etablierter Prozesse und Datensätze sparen die Unternehmen Zeit und Geld; die gesamte Enterprise AI wird damit nachhaltiger und resilienter.

    Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Machine Learning und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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  • Mit KI durch die Krise: Durchstarten oder Abstürzen?

    Mit KI durch die Krise: Durchstarten oder Abstürzen?

    Warum sollten Unternehmen gerade jetzt in vorausschauende Analytik investieren? Die Machine Learning und Data Science Experten von Dataiku beobachten einen interessanten Paradigmenwechsel.

    Frankfurt, 4.11.2020 – Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz -Experten von Dataiku beobachten einen klaren Wandel beim Stellenwert der Projekte. Zwar stieg Zahl der Projekte in den letzten Jahren exponentiell, die Kernprozesse der meisten Unternehmen tangierten sie häufig nur peripher. Die aktuelle Krise wirkt für viele Organisationen wie ein Katalysator: Versäumnisse werden eklatant, Digitalisierung unerlässlich, Remote Work zum Standard und KI avanciert zur zentralen Komponente. Auf der Suche nach resilienten Business Modellen, Kosteneinsparungen, Prozessoptimierungen und optimierter Kundenansprache rückt Künstliche Intelligenz in den Fokus der Unternehmensführung. Gerade in mittelständischen und großen Unternehmen zeigt sich aktuell eine enorme Dynamik.

    Unsere Welt wird durch Disruption geprägt. Umbrüche durch neue Technologien, wirtschaftliche Einbrüche oder Umweltkatastrophen – die unbeliebte Realität ist, dass die wenigsten Unternehmen bislang in der Lage waren, ihre Geschäftsmodelle dynamisch anzupassen. Florian Dirnberger, VP Sales Zentraleuropa Dataiku, erklärt: „Künstliche Intelligenz wird solche Ereignisse auch nicht vorhersehen können. Die konsequente Nutzung vorhandener Daten und deren Auswertung mittels Machine Learning und Data Science ermöglicht es aber, unterschiedliche Szenarien durchzuspielen, um bei Bedarf schnell reagieren zu können.“ Kunden von Dataiku wie Pfizer, GE oder Unilever haben dies erkannt und forcieren Data Science Projekte gerade in der Krise. Sie nutzen Dataiku DSS, um mittels VPN und Webbrowser gemeinsam auch in Remote Work an allen Projekten zu arbeiten. Die Bereitschaft zum Wandel war selten stärker gefragt. Künstliche Intelligenz leistet eine wesentlichen Beitrag dazu, Unternehmen erfolgreich zu verändern. Allerdings: Die Umsetzungszeiten entscheiden maßgeblich über den Erfolg eines Projektes.

    Es erweist sich als deutlich erfolgreicher, Projekte gezielt zu bewerten und zu priorisieren. Welche Projekte versprechen signifikante Erfolge, lassen sich aber dennoch ohne zu große Implikationen umsetzen? Unternehmen, die zentral auf bisher realisierte Projekte zugreifen, profitieren mehrfach: Daten lassen sich schneller nutzen und effizienter analysieren, die Pflege der Modelle lässt sich standardisieren und verwalten und die Machine Learning Operations (MLOps) werden einfacher. Zahlreiche Unternehmen haben dies erkannt und nutzen Data Science Plattformen wie Dataiku DSS, um die Kollaboration zu stärker und den KI insgesamt effizienter zu gestalten – auch in den Kernprozessen und für richtungsweisende Entscheidungen. https://www.dataiku.com/

    Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Machine Learning und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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  • Alteryx ADAPT-Initiative für Data Worker mit mehr als 10.000 Teilnehmern

    Alteryx ADAPT-Initiative für Data Worker mit mehr als 10.000 Teilnehmern

    „Alteryx for Good“, eine CSR-Initiative von Alteryx, unterstützt von COVID-19 betroffene Arbeitskräfte mit internationaler Data Science-Ausbildung

    München, 25. September 2020 – Alteryx, Inc. (NYSE: AYX), ein führendes Unternehmen für Analytic Process Automation (APA™), zieht nach vier Monaten ein erstes Fazit zu seiner Initiative „Advancing Data & Analytics Potential Together“ (ADAPT). Diese bietet Tausenden Menschen weltweit, die aufgrund von COVID-19 von Arbeitslosigkeit betroffen sind, kostenlose Schulungen zu Data Science und Analytics. Das ADAPT-Programm bildete bislang mehr als 10.700 Personen in 135 Ländern aus und bereitet sie mit wertvollen Data Science- und Analytics-Zertifizierungen auf den heutigen Arbeitsmarkt vor.

    Laut dem „2020 Workplace Learning Report“ von LinkedIn sind analytische und datenzentrierte Fähigkeiten die am meisten nachgefragten Fähigkeiten von Unternehmen im Jahr 2020.

    „Eine wirksame digitale Transformation wird von Menschen gesteuert. Daher sind Investitionen in die Weiterbildung von Mitarbeitern in den Fachbereichen notwendig, damit diese in der Lage sind, nachhaltige Veränderungen durch Datenanalysen herbeizuführen. Aus diesem Grund arbeitet Alteryx daran, die Analysefähigkeiten von Menschen, die beispielsweise in Kurzarbeit sind, durch das kostenfrei zugängliche ADAPT-Programm zu stärken“, erklärt Tom Becker, Regional Vice President Central Europe, Alteryx.

    „In den vergangenen vier Monaten hat das ADAPT-Programm Menschen auf der ganzen Welt dabei geholfen, sich neue Fähigkeiten anzueignen, die sie in ihrer nächsten Rolle und bei der Weiterentwicklung ihrer Karriere nutzen können. Wir lassen uns auch weiterhin von den Leistungen der Teilnehmer inspirieren und freuen uns, dass wir diese Initiative bis ins Jahr 2021 weiter anbieten werden, um diejenigen zu unterstützen, die ihren Arbeitsplatz verloren haben“, sagte Dean Stoecker, Mitbegründer und CEO von Alteryx. „Bei Alteryx for Good geht es darum, die Möglichkeiten von Daten und Analysen zu nutzen, um unserer Community etwas zurückzugeben, und durch ADAPT geben wir Datenarbeitern Wissen an die Hand, das von Unternehmen aller Branchen und Abteilungen geschätzt wird. Die Fortsetzung dieser Initiative erweitert unser Engagement für die weltweite Ausweitung von Datenkompetenzen und wir freuen uns auf den anhaltenden Erfolg der ADAPT-Teilnehmer im Jahr 2020 und darüber hinaus“.

    Um mehr darüber zu erfahren, wie das ADAPT-Programm wirkt, sind hier Videostatements von internationalen Teilnehmern abrufbar:

    https://www.alteryx.com/press-releases/2020-09-24-adapt-upskilling-program-exceeds-10000-participants-empowers-next-generation-of-global-data-workers

    In Anerkennung des ADAPT-Programms verlieh Octane, ein Technologie-Verband aus Südkalifornien, USA, im Rahmen seiner jährlichen High-Tech-Awards den „COVID-19 Response Award“ an Alteryx. Mit dieser Auszeichnung werden Innovationen und die Unterstützung für die Gemeinschaft in Orange County, Kalifornien und darüber hinaus während der COVID-19-Pandemie gewürdigt. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie https://bit.ly/33WZBFF

    Interessenten können sich hier für das ADAPT-Programm von Alteryx anmelden:

    www.alteryx.com/de/why-alteryx/alteryx-for-good/adapt-program

    Als führendes Unternehmen für „Analytic Process Automation“ (APA) vereint Alteryx Analytics, Data Science und Geschäftsprozessautomatisierung in einer durchgängigen Plattform und beschleunigt die digitale Transformation. Weltweit verlassen sich Unternehmen jeder Größe auf die Analytic Process Automation Plattform von Alteryx, wenn es darum geht, wirkungsvolle Business-Erkenntnisse zu erzielen und eine rasche Weiterbildung ihrer modernen Belegschaft zu erreichen.

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    Die Bildrechte liegen bei dem Verfasser der Mitteilung.

  • Dataiku Discovery Edition bietet Data Science für KMUs

    Die Demokratisierung von Data Science ist auch für kleine und mittelständische Unternehmen zu realisieren.

    Data Science und Künstliche Intelligenz werden immer stärker auch im Mittelstand als Chance wahrgenommen. Dataiku, einer der weltweit führenden Anbieter von unternehmensweiten Plattformen für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, vereinfacht die strategische Nutzung der Daten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Mit Dataiku Discovery erhalten KMUs die gleiche Chance, Data Science über eine einfach zu bedienende Plattform zu demokratisieren, wie große Konzerne.

    Aktuell profitieren meist große Unternehmen von den Vorteilen der neuen Anwendungen rund um Künstliche Intelligenz. Sie optimieren ihre Geschäftsmodelle basierend auf Data Science und Maschinellem Lernen. Doch die Gartner Prognose 2019 sieht voraus, dass „bis 2022 mehr als 50% der mittleren Unternehmen ihre Produktivität und ihr Wachstum durch die Nutzung künstlicher Intelligenz in zentralen Unternehmensbereichen optimieren werden.“ In Hinblick darauf sieht es Dataiku als entscheidend, dass auch kleinere und mittlere Unternehmen die Innovationskraft Künstlicher Intelligenz vollständig nutzen – wenn auch in kleinerem Umfang. „Wir legen Wert darauf, dass die Demokratisierung von Künstlicher Intelligenz nicht von der Größe des Unternehmens abhängt. Alle Firmen sollen die Wettbewerbsvorteile nutzen, die durch KI entstehen“, erklärt Florian Douetteau, CEO von Dataiku und ergänzt: „Wir sind stolz darauf, wesentliche Impulse für die Revolution im Bereich KI zu setzen. Es ist spannend, mit Unternehmen jeder Größe zu arbeiten, um Geschäftsmodelle zu transformieren und neue Märkte zu erschließen. Schon jetzt kooperieren wir mit mehr als 1.000 KMUs, die mit der Dataiku Lite Edition ihren Weg zu unternehmensweiter KI beschreiten.“

    Die Dataiku Discovery Edition ist eine Plattform, auf der mehrere Anwender gemeinsam an Data Science Projekten arbeiten, auf eine integrierte Dokumentation zugreifen und ihr Wissen teilen können. Kleinere und mittlere Unternehmen erhalten damit einen gemeinsamen Ausgangspunkt, um die Reise hin zu unternehmensweiter KI zu beginnen. Parallel zum Wachstum des Unternehmens lässt sich die Plattform flexibel erweitern. Engpässe und Verzögerungen beim Aufbau unternehmensweiter KI aufgrund fehlender Ressourcen werden mit der Plattform deutlich minimiert. Mehr zu Dataiku erfahren Sie unter www.dataiku.com.

    Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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  • Machine Learning optimiert Ausbau der Elektromobilitaet

    Machine Learning optimiert Ausbau der Elektromobilitaet

    mayato optimiert mit eCharging-Location die Standortplanung

    Elektromobilität erfordert eine funktionierende, flächendeckende Ladeinfrastruktur. Dessen ist sich auch die Bundesregierung bewusst und stellt im Rahmen des Zukunftspakets 2,5 Milliarden Euro u.a. für den Ausbau dieser E-Mobility Ladeinfrastruktur zur Verfügung. Doch wie kann der Ausbau der Ladeinfrastruktur für die Elektromobilität nachhaltig erfolgen? Unternehmen, die in neue Ladesäulen investieren, stehen vor der Entscheidung, wo diese positioniert sein müssen und welche Art der Säule installiert werden soll. Die Data Science-Experten der mayato GmbH entwickelten mit eCharging-Location eine Machine-Learning-Lösung, die basierend auf mehreren Hundert unterschiedlichen Parametern die optimale Position sowohl für normale als auch für Schnellladesäulen für die Elektromobilität ermittelt. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen basiert mayato eCharging-Location im Wesentlichen auf aktuellen Geodaten und einer Verkehrsflussmodellierung. Die errechneten Positionen für die Ladesäulen richten sich u.a. nach dem jeweiligen Anschlusstyp, der Ladeart und der vorhandenen Infrastruktur. In Großbritannien wird die Lösung bereits von einem führenden Unternehmen im industriellen Maßstab eingesetzt. Jetzt ist mayato eCharging-Location auch für den deutschen Markt verfügbar.

    Was zunächst einfach klingt, gestaltet sich in der Realität als echte Herausforderung: Der Ausbau des Ladenetzes für Elektroautos. Wer auf nachhaltige Lösungen zur Elektromobilität setzt, muss die passenden Ladesäulen an den strategisch richtigen Stellen platzieren. Einfache Analysen nutzen dafür klassische Parameter aus Volkswirtschaftslehre und Netzplanung. Aufgrund sozioökonomischer Entwicklungen prognostizieren sie, wo die größte Zahl von Elektroautos zugelassen werden wird und versuchen daraus den Bedarf an Ladesäulen zu errechnen. In der Praxis stellt sich dieses Verfahren jedoch in den meisten Fällen als ungenau dar. Viel entscheidender sind die aktuellen Verkehrsflüsse, Umgebungsparameter und vorhandene Infrastrukturen, wie Sebastian Gütgemann, Data Scientist Location Analytics bei mayato, ermittelte.

    Sven Hensen, Managing Partner bei mayato erklärt: „Die mayato eCharging Location-Lösung stellte schon mehrfach unter Beweis, wie treffend die ermittelten Standorte für die Ladesäulen sind. Der große Vorteil liegt darin, dass auch die Art des Ladeverfahrens bei der Suche nach einem geeigneten Standort der Ladesäulen berücksichtigt wird.“

    Ultra-schnelles, schnelles und herkömmliches Laden werden nicht nur an unterschiedlichen Lokationen nachgefragt, sie stellen auch jeweils andere Anforderungen an die vorhandene Infrastruktur wie beispielsweise die Kapazität der Stromanschlüsse bei Schnellladevorgängen oder die volatile Nachfrage. Auch das Problem von Schnellladesäulen, die durch fertig geladene Fahrzeuge blockiert werden, wird in die Planungen einbezogen. Insgesamt berücksichtigt die eCharging-Location-Lösung mehr als 400 unterschiedliche Parameter bei der Ermittlung der Standorte von Ladesäulen. Die individuellen Anforderungen regionaler Versorgungsunternehmen an die Elektromobilität lassen sich ebenso abbilden, wie die Gegebenheiten deutschlandweit aktiver Dienstleister, die eine eigenes Netzwerk an Ladesäulen aufbauen möchten.

    mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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  • Cloud Enterpise KI: Dataiku und Snowflake werden Partner

    Cloud Enterpise KI: Dataiku und Snowflake werden Partner

    Unternehmen können mit den komplementären Lösungen einfach und schnell Data Science- und Machine Learning-Projekte bauen, bereitstellen, überwachen und skalieren.

    Dataiku, einer der weltweit führenden Anbieter von unternehmensweiten Plattformen für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen, gibt seine Partnerschaft mit Snowflake bekannt. Die beiden Technologie-Partner bieten gemeinsam sofort verfügbare, cloud-basierende Lösungen für unternehmensweite Künstliche Intelligenz. Über die Plattform von Dataiku arbeiten Datenanalysten und Data Scientists Hand in Hand, Snowflake optimiert über seine Cloud-Datenplattform die unternehmensweite Performance. Die Partnerschaft ermöglicht es einerseits, dass Anfragen über die Cloud-Datenplattform schnell bearbeitet werden und die Lösung beliebig – basierend auf Datenmengen und Workloads sowie der Zahl paralleler Nutzer und Anwendungen – skaliert. Andererseits lassen sich über die Dataiku Plattform alle Data Science- und Analytics-Projekte über die gesamte Organisation hinweg einfach integrieren und nutzen. Für die Unternehmen wird der Weg hin zur strategischen, übergreifenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz deutlich vereinfacht.

    Über die gemeinsame technologische Ausrichtung hinaus, beinhaltet die Partnerschaft auch den Auf- und Ausbau eines Advanced Data Science-Programms für Systemintegratoren wie Wipro, Interworks, F33.ai oder andere. Das Programm soll Integratoren unterstützen, die Zukunft ihrer Kunden im Bereich Analytics aktiv mitzugestalten. „Wir freuen uns über die Partnerschaft zwischen Dataiku und Snowflake. Die Kombination von Kollaborations-bezogenen Funktionen sowie der Benutzerfreundlichkeit von Dataiku und Snowflakes Performance und dem einfachen Deployment ermöglicht unseren Kunden eine datenbasierende organisatorische Transformation“, erklärt Brian Bickell, Data Practice Director, InterWorks.

    Jayant Prabhu, Vice President und Global Head, Data, Analytics und AI bei Wipro Limited fügt hinzu: „Die Partnerschaft von Dataiku und Snowflake wird die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Datenprojekte angehen. Gerne bringen wir unser Fachwissen und unsere langjährige Erfahrung bei der Implementierung transformatorischer Prozesse in die Partnerschaft ein. Unternehmen sind jetzt im Rahmen ihrer Reise von Daten zu Entscheidungen in der Lage, ihre KI- und ML-Projekte unternehmensweit auf einer hochskalierbaren Dateninfrastruktur ausrollen und kommen dem Ziel, hin zu intelligenten Unternehmen, einen Schritt näher.“

    „Die Demokratisierung von Data Science – und damit das Ende von Komplexität, Grenzen und Datensilos – war schon immer unser Ziel bei Dataiku. Unsere Partnerschaft mit Snowflake markiert für uns einen Schlüsselmoment, sie bringt uns diesem Ziel ein deutliches Stück näher“, erklärt Florian Douetteau, CEO von Dataiku und ergänzt: „Mit Snowflake erleichtern wir sowohl Data Scientists als auch Datenanalysten ihre Arbeit. Es bestätigt uns in unserem Glauben daran, dass kross-funktionale Zusammenarbeit bei jedem KI-Projekt entscheidend ist. Wir arbeiten daran, in Q3 eine Dataiku Version im Snowflake Partner Connect zur Verfügung zu stellen.“

    Benoit Dageville, Co-Founder und President of Products bei Snowflake erklärt: „Indem wir die Vorteile der Dataiku und der Snowflake Lösungen vereinen, ermöglichen wir den Anwendern mehr Datenprodukte zu erstellen und mehr Projekte produktiv zu bringen. Durch die Partnerschaft können die Anwender in den Unternehmen nahtlos auf den gleichen Daten arbeiten, ohne Kompromisse hinsichtlich der Performance einzugehen.“

    Mehr über die die Integration von Dataiku mit Snowflake findet sich hier.

    Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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  • Dataiku wird als Leader im Gartner 2020 Magic Quadrant für Data Science und Machine-Learning Plattformen aufgenommen

    Seit vier Jahren in Folge wird Dataiku im Gartner Report geführt, dieses Jahr gelang der Sprung in den Leader-Quadranten

    Dataiku, eine der weltweit am weitesten entwickelten unternehmensweiten Plattformen für Künstliche Intelligenz (KI), wurde heute als Leader im Gartner 2020 Magic Quadrant für Data Science und Machine-Learning Plattformen benannt. Dataiku führt die Platzierung auf die eigene umfassende Vision und Umsetzungskompetenz zurück. Es ist das vierte Jahr in Folge, dass Dataiku im Gartner Report geführt wird und das erste Jahr im Leader-Quadranten.

    Die Datendemokratisierung durch eine Zusammenarbeit zwischen Menschen unterschiedlicher Fähigkeiten und Rollen steht bei Dataiku von Beginn an im Mittelpunkt. Im Jahresverlauf 2019 erhielten die Anwender zusätzliche Funktionen rund um Sandbox KI und regulatorische Compliance an die Hand, die die Skalierbarkeit und Elastizität dieser Vision weiter steigern.

    „Bei Dataiku denken wir immer einen Schritt voraus. Wir möchten nicht einfach, dass Unternehmen mit Enterprise KI starten. Es geht vielmehr um den Aufbau nachhaltiger, verantwortungsbewusster und flexibler Strategien, die dieses Jahr aber auch noch in 10 Jahren funktionieren, ganz unabhängig davon, was als nächstes in der Welt der KI passieren wird. Wir glauben, das ist ein wesentlicher Grund, dass uns Gartner im Leader-Quadranten sieht“, erklärt Florian Douetteau, Dataiku CEO. „2020 freuen wir uns darauf, noch mehr Unternehmen dabei zu unterstützen, ihren Weg zu unternehmensweiter KI zu gehen und ihre Daten mittels der einzig am Markt verfügbaren kollaborativen Ende-zu-Ende Lösung in einen Unternehmenswert zu verwandeln.“

    Mehr als 300 Kunden aus allen Branchen von Retail, E-Commerce, Gesundheitswesen, Banken und Versicherungen, Transportwesen über die öffentliche Hand sowie in Fertigung oder Pharmazie nutzen Dataiku, um ihre Herausforderungen im KI-Bereich zu skalieren.

    Im Dezember 2019, nach der Veröffentlichung von Dataiku 6, gab das Unternehmen bekannt, dass CapitalG – der von Alphabet Inc. finanzierte Risikokapitalfonds für die späte Wachstumsphase – Dataiku als Investor begleiten wird und dass es den sogenannten „Unicorn Status“ mit einer Fördersumme von 1,4 Milliarden US Dollar erreicht habe. Dataiku beschäftigt aktuell mehr als 400 Menschen weltweit, Büros befinden sich in New York, Paris, London, Munich, Sydney und Singapur.

    Weitere Informationen zu Dataiku und eine freie Version der „Gartner 2020 Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms“ erhalten Sie hier oder bei Dataiku auf dem Data Festival von 17.-19. März in München oder der Big Data AI Summit am 1. und 2. April in Berlin.

    „Gartner, Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms“, Peter Krensky, Pieter den Hamer, Erick Brethenoux, Jim Hare, Carlie Idoine, Alexander Linden, Svetlana Sicular, Farhan Choudhary, 11. Februar 2020. Der Report wurde zuvor als „Magic Quadrant for Data Science Platforms“ bezeichnet.

    Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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  • Nachhaltige Autowäsche dank Künstlicher Intelligenz

    Nachhaltige Autowäsche dank Künstlicher Intelligenz

    mayato realisiert mit Chemiespezialisten Caramba KI-Lösung

    Die regelmäßige Autowäsche steht bei vielen Deutschen auf der wöchentlichen To-Do-Liste. Der Umweltschutz rückt auch hier stärker in den Fokus. Waschstraßen sollen in Zukunft deutlich weniger Wasser verbrauchen und gleichzeitig Chemie einsparen. Caramba nimmt diese Aufgabe gemeinsam mit mayato, einem Experten für Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science, jetzt in Angriff.

    Die Caramba GmbH & Co. KG mit Sitz in Duisburg zielt darauf ab, die Autowäsche mittels Künstlicher Intelligenz (KI) individueller und damit umweltfreundlicher zu gestalten. Gemeinsam mit der mayato GmbH entwickelt der Hersteller aktuell eine Lösung, die vollautomatisch Schmutz auf Autos erkennt, die geeignete Chemie auswählt und deren Dosierung steuert. Die KI-Experten von mayato nutzen für die Auswertungen Daten von Sensoren aus der Waschanlage.

    Bisher werden alle Fahrzeuge in der Waschstraße nach dem gleichen Programm gereinigt, unabhängig vom Verschmutzungsgrad. Der Verbrauch an Waschsubstanzen ist in vielen Fällen deutlich höher als eigentlich notwendig. „Ziel ist es, die Dosierung der Reinigungschemie optimal auf den Verschmutzungsgrad des einzelnen Fahrzeugs abzustimmen und so den Verbrauch nachhaltig zu reduzieren. Damit landet weniger Chemie im Brauchwasser, das so leichter aufbereitet und in den Waschprozess zurückgeführt werden kann. Dadurch sinkt letztlich auch der Frischwasserverbrauch“, erklärt Dr. Bernd Weyershausen, Geschäftsführer Marketing & Sales bei Caramba.

    Die Experten von mayato setzen in der Entwicklung auf Modelle aus dem Bereich Computer Vision. In Zukunft sollen optische Sensoren nicht nur erkennen, wie viel, sondern auch welche Art von Schmutz auf einem Pkw vorhanden ist. Basierend auf diesen Informationen bestimmen die Modelle die adäquate, ressourcenschonende Reinigung. Darüber hinaus eröffnet die KI-unterstützte Fahrzeugwäsche eine Änderung des Geschäftsmodells: In der Vergangenheit wurde die Reinigungschemie in Euro pro Liter verkauft. Zukünftig kann die Abrechnung pro Fahrzeugwäsche nach dem Pay-per-Wash-Prinzip erfolgen. Die Betreiber erhalten damit weitreichende Kalkulationssicherheit.

    Der Chemiespezialist setzt auf ganzheitliche, individuelle Prozesslösungen nach seinem bewährten ABC-Prinzip: Aus Analyse (A) plus Beratung (B) entsteht der Caramba-Effekt (C). „Im Segment Fahrzeugwäsche arbeiten wir ständig gemeinsam mit unseren Kunden an Konzepten und Produkten, die nachhaltig auf die Optimierung der Brauchwasserqualität abzielen.“, so Bernd Weyershausen. „Die strukturierte Umsetzung unseres Caramba ABCs insbesondere im B2B Bereich schafft einen eindeutigen und vor allem quantifizierbaren Mehrwert.“ Als Partner auf dem Weg zur Marktreife der intelligenten Waschlösung entschied sich Caramba für die Expertise von mayato im Bereich von Künstlicher Intelligenz und Image Analytics.

    mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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  • HafvenXmayato Data Science Foundry: Innovation durch Data Science

    HafvenXmayato Data Science Foundry: Innovation durch Data Science

    Machine Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning – die Begriffe werden aktuell inflationär verwendet. Konkret fehlt vielen Unternehmen jedoch ein eigenes Konzept, wie sich die Technologien nutzen lassen. Hier setzt die HafvenXmayato Data Science Foundry an: Unter dem Motto „Enabling companies to innovate with Data“ sollen in individuellen Workshops, Sessions und Vorträgen das Wissen um Data Science verbreitet und basierend darauf Innovationen rund um Daten generiert werden. Ins Leben gerufen wurde die Initiative von mayato, Beratungshaus für Business Analytics, Data Science und Artificial Intelligence, gemeinsam mit der Innovation Community Hafven.

    Ob in der Vorbeugung von Ausfällen maschineller Anlagen, in der Betrugserkennung, bei der Umsatzvorhersage oder bei der Bilderkennung, die branchenübergreifenden Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning Algorithmen scheinen schier unendlich zu sein. Jonas Lindemann, CEO von Hafven, ist überzeugt, dass viele davon mit der Hafven X mayato Data Science Foundry zur Realität werden: „Dank dem umfassenden Know-how von mayato können wir mit der HafvenXmayato Data Science Foundry endlich eine Schnittstelle für Unternehmen anbieten, um Innovationen basierend auf der sinnvollen Nutzung von Daten voran zu treiben.“ erklärt Jonas Lindemann, CEO von Hafven. In den Workshops werden Antworten gefunden auf Fragen wie: Ist der Einsatz von Advanced Analytics Methoden im jeweiligen Unternehmen sinnvoll? Lassen die vorhandenen Daten entsprechende Analysen zu? In welchen Geschäftsfeldern ist ein Einsatz erfolgversprechend? Wie sollte das Analytics-Team aufgebaut sein? Welche Data Science Plattform eignet sich für welches Vorhaben? Der Erfolg einer Advanced Analytics Strategie hängt maßgeblich von der realistischen Einschätzung des Potentials von Advanced Analytics im Unternehmen unter Berücksichtigung sämtlicher kaufmännischer Aspekte ab. Dr. Marcus Dill, CEO von mayato erklärt dazu: „Wir haben beobachtet, dass viele Unternehmen das Potenzial ihrer Daten noch nicht erkannt haben oder nicht wissen, wie sie diese optimal für sich nutzen können. Genau hier setzen wir ab sofort mit Hafven als Experten für das Innovationsmanagement an. Aus unserer Sicht ist das für die Unternehmen die ideale Ergänzung, um realistischen Ideen zu generieren und zu realisieren. “

    mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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  • EGG Germany zeigt Stellenwert von Data Science und KI

    EGG Germany zeigt Stellenwert von Data Science und KI

    Fulminanter Einstieg für Dataiku in Deutschland

    Data Science und Künstliche Intelligenz im Unternehmensalltag – die große Resonanz der EGG Germany am 21. November 2019 in Stuttgart zeigt das enorme Interesse an den Trendthemen über alle Branchen hinweg. Mehr als 350 registrierte Teilnehmerinnen und Teilnehmer besuchten die Premiere in Deutschland und informierten sich in 15 verschiedenen Vorträgen und Workshops über vielfältige Anwendungsfälle von Data Science. Eröffnet wurde die Konferenz von Florian Dirnberger, Regional VP Sales DACH-Region von Dataiku. Insgesamt ist die EGG Germany eine der sechs EGG Konferenzen, die Dataiku in diesem Jahr weltweit veranstaltet.

    Die Entscheidung, die AI Konferenz erstmals auch in Deutschland auszurichten, kommt nicht von ungefähr. Im August eröffnete Dataiku ein Büro in Frankfurt und gewann mit Florian Dirnberger einen erfahrenen Vertriebsexperten für die DACH-Region. Nach nur wenigen Monaten zählt das deutsche Dataiku Team schon mehr als 15 Mitarbeitende und wächst stetig weiter.

    Gregory Herbert, Senior Vice President Sales EMEA bei Dataiku, sieht in Deutschland überdurchschnittliches Potential: „Das Feedback unserer Besucher auf der EGG Germany war enorm positiv. Man spürt, dass viele Manager die Chancen, die Künstliche Intelligenz und Data Science bieten, beim Schopf packen wollen. Schnell sollen sinnvolle Projekte definiert und realisiert werden. Erfahrungen mit anderen Anwendern zu teilen, liefert dazu die entscheidenden Impulse. Davon sind wir überzeugt.“

    Insgesamt sind die Voraussetzungen für eine weitere Expansion von Dataiku in der DACH- Region optimal. Schon heute vertrauen namhafte Unternehmen wie Daimler, UBS und Zurich Insurance auf die Dataiku Data Science-Plattform. Die Zusammenarbeit zwischen den unterschiedlichen Interessensgruppen und die strategische Planung der Data Science-Projekte nimmt direkten Einfluss auf deren Erfolg. Weitere Informationen zu Dataiku finden Sie unter www.dataiku.com

    Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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  • Anaconda Inc. zu Gast auf der Konferenz PyConDE und PyData Berlin 2019

    Anaconda Inc. zu Gast auf der Konferenz PyConDE und PyData Berlin 2019

    Expertenaustausch zu Open Source, Python, Data & Co.

    Berlin/Austin, Texas, 01. Oktober 2019 – Vom 09. bis 11. Oktober findet die Konferenz PyConDE und PyData Berlin in den Räumlichkeiten des Kosmos statt. Auch die Anaconda Inc., Entwickler der weltweit bekannten Data-Science-Plattform, ist mit einem Vortrag von Keynote-Speaker Peter Wang, Chief Technology Officer bei Anaconda, und mehreren Fach-Sessions vertreten.

    Die PyConDE und die PyData Berlin haben sich in diesem Jahr erstmals als Konferenz zusammengeschlossen. Die Tagung umfasst einige Tutorials und Vorträge sowie mehr als 100 Sessions zu PyData-Themen wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Ethik sowie zu Python-Themen wie Programmierung, DevOps, Web und Django. Anaconda nutzt diese Plattform zum Wissens- und Erfahrungsaustausch und beteiligt sich aktiv mit seinem Know-how rund um Data Science und Machine Learning.

    Peter Wang, CTO von Anaconda, spricht in seiner Keynote-Session am 11.10. (09:10 Uhr, Hauptsaal) über das Thema „Rethinking Open Source in the era of Cloud & Machine Learning“. Open Source ist ein wichtiger Bestandteil in vielen Bereichen moderner Technologien. In seinem Vortrag präsentiert Peter Wang diverse Sichtweisen hinsichtlich der Entwicklung von Open Source und teilt mit dem Auditorium Überlegungen über die Zukunft von Open Source.

    Außerdem sind folgende drei Sessions der Anaconda Inc. Teil der Konferenz:

    Donnerstag, 10.10.:

    12:25 Uhr, Saal 6: „Panel: Turn any notebook into a deployable dashboard“ – Philipp Rudiger (Software Engineer); https://de.pycon.org/program/pydata-zt9ny9-panel-turn-any-notebook-into-a-deployable-dashboard-philipp-rudiger/

    14:35 Uhr, Saal 2: „Current affairs, updates, and the roadmap of scikit-learn and scikit-learn-contrib“ – Adrin Jalali (Open Source Developer); https://de.pycon.org/program/pydata-x7fsx9-current-affairs-updates-and-the-roadmap-of-scikit-learn-and-scikit-learn-contrib-adrin-jalali/

    Freitag 11.10.:

    10:00 Uhr, Saal 5: „Create CUDA kernels from Python using Numba and CuPy“ – Valentin Haenel (Software Engineer/Open Source Developer); https://de.pycon.org/program/pydata-8nnmcu-create-cuda-kernels-from-python-using-numba-and-cupy-valentin-haenel/

    „Wir freuen uns, diese Konferenz als Plattform nutzen zu können, um unser Expertenwissen zu vermitteln, aber auch selbst von anderen Erfahrungen zu profitieren“, sagt Mathias Reidel, Anaconda Sales Director Europe. „Die Konferenz wird von Experten für Experten organisiert und stellt deshalb qualitativ hochwertige Inhalte bereit.“

    Über Anaconda:
    Mit über 13 Millionen Anwendern ist Anaconda die weltweit populärste Data Science-Plattform. Anaconda Enterprise vereinfacht die Zusammenarbeit von Teams in Data Science- und Machine Learning-Projekten und automatisiert das Deployment der generierten Modelle. Die Lösung unterstützt Unternehmen unabhängig von ihrer Größe und skaliert von Einzelplatzlizenzen bis hin zur Verteilung auf tausenden von Knoten. Dabei ermöglicht sie den Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und damit ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

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