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Können wir wirklich vom Software Engineering lernen?

Software Engineering, Data Engineering und Machine Learning: grundlegend unterschiedlich oder eigentlich doch das gleiche?

Die Meinungen gehen auseinander. Die Einen sagen "Mehr Software Engineering Best Practices für Data & ML". Andere wiederum: "Data und ML sind so speziell und einzigartig. Das kann man nicht mit Software Engineering vergleichen." Die Wahrheit liegt wie so oft vermutlich irgendwo dazwischen.

In dem Talk versuche ich, eine neutrale Sicht einzunehmen: Was kann man vom Software Engineering lernen? Wo ist Data & AI wirklich anders? Und wo gibt es auch den umgekehrten Weg: Lernen von Data & AI?

Vorkenntnisse

Grundverständnis von Software Engineering und Machine Learning ist hilfreich.

Lernziele

Einen kühlen Kopf in der immer wieder aufkommenden Debatte behalten. Und verstehen, bei welchen Best Practices es sich lohnt, genauer hinzuschauen.

Speaker

Matthias Niehoff unterstützt als Head of Data & AI der codecentric Kunden bei Design und Umsetzung von Datenarchitekturen. Dabei liegt sein Fokus auf der notwendigen Infrastruktur und Organisation, um Daten- und KI-Projekten zum Erfolg zu verhelfen. Davor war er in der klassischen Softwarearchitektur unterwegs.

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