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Vom UseCase zur Industrialisierung: Machine Learning bei Conti Reifen

Data Science und Machine Learning haben sich in den vergangenen Jahren in vielen Unternehmen einen festen Platz im täglichen Arbeitsalltag erobert. Aber werden die Methoden und Technologien dort auch schon produktiv genutzt?

Auch die Continental Reifen stand vor der Aufgabe, nicht nur schlaue Use Cases auf dem Laptop eines Data Scientist zu erzeugen, sondern Projekte zu stemmen, in denen Machine Learning produktiv eingesetzt werden kann.

Der Vortrag soll den Weg der Conti aufzeigen, der von den ersten Use Cases zur Industrialisierung genommen wurde. Hauptaugenmerk liegt dabei auf dem Kernstück der Professionalisierungsstrategie – der so genannten Data Science Factory.

Neben exemplarischen Beispielen für Herangehensweisen, die bei der Conti gewählt wurden, soll auch die Data Science Factory im Detail gezeigt werden. Von den ersten Entwürfen zur konkreten Ausgestaltung in der heutigen Form. Ein Demoprozess eines Use Case vom Labor in die Industrialisierung wird vorgeführt.

Vorkenntnisse

* Infrastruktur, Organisation
* Softwareentwicklung
* Data Science

Lernziele

* Themengebiete, die sich für Use Cases gut eignen
* Qualifikationsprofile für Data Scientists
* Geeignete Architekturen zur Industrialisierung von Machine Learning
* Prozesse zur Industrialisierung von Machine Learning

Speaker

 

Dubravko  Dolic
Dubravko Dolic ist seit 2017 Head of Advanced Analytics and AI bei der Continental Reifen. Zuvor war er freiberuflicher IT- und Statistikberater. Er hat einen Magister in Sozialwissenschaftlicher Statistik.

Hüdaverdi Cakir
Hüdaverdi Cakir ist Big-Data-Enthusiast seit seinen Zeiten als Technical Director bei Crytek. Heute ist er DevOps- und Cloud-Specialist bei der brandcompete.

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