
Erfolgsfaktoren für Machine Learning Projekte
Use Cases im Rahmen Data & Technology
Wir erkunden, wie ein erfolgreiches Machine Learning Projekt gestaltet werden kann, insbesondere im Vergleich zu Analytics oder BI-Projekten.
Ein Schlüsselkonzept ist die Data Maturity, die es ermöglicht, zu evaluieren, ob alle Voraussetzungen für ein reibungsloses ML-Projekt erfüllt sind.
Wir beleuchten entscheidende Aspekte: den passenden Use Case, Stakeholder-Unterstützung, realistische Ressourcenschätzungen, Datenverfügbarkeit & -qualität, Technologie, Methoden und Expertise.
Neben diesem Überblick erwarten Sie spannende Talks, darunter Microsoft Fabric's transformative Rolle in Datenmanagement und Dr. Albrecht Staebler's Einblick in die Schaffung von Data Lakes als Basis für KI, Big Data und Data Science. Freuen Sie sich auf wertvolle Erkenntnisse!




Was sind Nutzen / Ziele der Vorträge?
Die Vorträge haben das Ziel, wertvolle Einblicke in die Erfolgsfaktoren für erfolgreiche Machine Learning Projekte zu vermitteln und die transformative Rolle von Microsoft Fabric im Datenmanagement zu beleuchten.
Zusätzlich wird die Schaffung eines Data Lakes als Grundlage für KI und Data Science behandelt, um effiziente, hochwertige Entscheidungsgrundlagen zu liefern.
Was nehmen die Zuhörer*innen konkret mir für ihre Arbeit?
Die Zuhörer:innen gewinnen konkrete Erkenntnisse über die entscheidenden Faktoren für den Erfolg von Machine Learning Projekten, um ihre eigenen Projekte besser planen und umsetzen zu können.
Sie erhalten einen Einblick in die Möglichkeiten und Vorteile von Microsoft Fabric für effektives Datenmanagement und Analysen. Zudem lernen sie die Bedeutung und Umsetzung eines Data Lakes kennen, der ihnen ermöglicht, unstrukturierte Daten effizient zu nutzen und hochwertige, KI-unterstützte Entscheidungsgrundlagen zu erhalten – ein Mehrwert für ihre tägliche Arbeit.



