Predictive Analytics World Business 2019 – Programmübersicht

Lesen Sie hier über die Highlights einer der wichtigsten Konferenzen in Deutschland zum Thema maschinelles Lernen, welche am 18. und 19.11. 2019 im Estrel Hotel Berlin stattfindet.

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Nehmen auch Sie die Hürde vom Data Lab zu Data Ops.

Bereits das diesjährige Leitthema der Predictive Analytics World Business „Vom Data Lab zu Data Ops“ verrät, dass es hier um die praktische Anwendung von Analytics und künstlicher Intelligenz geht.

Die Zeit der Prototypen ist vorbei. #DataScientists, fachliche Experten und Entscheidungsträger führender Unternehmen berichten @PAWDeutschland im November 2019 über ihren Weg zu echtem Mehrwert abseits von Proof of Concepts. – https://predictiveanalyticsworld.de/

Lernen Sie aus Fallstudien oder tauchen Sie mit Experten in Themen ein.

Die unterschiedlichen Formate der Konferenz stellen sicher, dass Themen einerseits mit der notwendigen Tiefe behandelt werden und andererseits die Möglichkeit besteht, sich direkt mit den Experten auszutauschen.

Neben Keynotes an beiden Tagen können Sie sich auf folgendes freuen:

  • Case Study Sessions, in denen Unternehmen wie die KfW Bankengruppe, Continental oder S&P Global von ihren datengetriebenen Initiativen berichten.
  • Deep Dive Sessions zu den Themen Machine & Deep Learning, Data Operations & Engineering, Data Governance, Privacy & Ethics sowie Data Science für Marketing & Sales
  • Round Table Discussions, die Ihnen die Möglichkeit geben, Ihre Fragen direkt an die fachlichen und technischen Experten zu richten.

Darüber hinaus können Sie sich am 20.11. zu einem der drei Ganztages-Workshops anmelden. Mehr dazu später.

Natürlich bleibt zwischen den einzelnen Sessions auch genug Zeit, um neue Kontakte zu knüpfen oder in noch tiefere Diskussionen mit den Referenten einzusteigen.

Erneuern Sie Ihren Blick auf den Kundenwert am ersten Tag.

Martin Szugat Geschäftsführer von Datentreiber und Programmdirektor der Konferenz eröffnet die Predictive Analytics World Business 2019 mit einer Begrüßungsrede am 18.11. um 9:00 Uhr. Danach startet das inhaltliche Programm, welches neben den mehrheitlich englischsprachigen Vorträgen auch ein paar deutschsprachige Beiträge für Sie bereithält.

In der Eröffnungs-Keynote des ersten Tages Let’s change how we compute customer „Lifetime“ value!“ fordert Sie Dean Abbott dazu auf, noch einmal darüber nachzudenken, wie Sie den Kundenwert berechnen.

Dabei beschreibt Abbot wie nicht-parametrische Methoden des maschinellen Lernens verwendet werden können, um den Kundenwert (Customer Value „CV“) zu berechnen. Diese erlauben es, Merkmale in die Berechnung mit aufzunehmen, welche über die klassische Kundenlebenswert-Berechnung (Customer Lifetime Value „CLV“) hinausgehen.

Danach können Sie sich zwischen den parallellaufenden Case Study und Deep Dive Vorträgen entscheiden. Während die meisten Fallstudien für 30 Minuten angesetzt sind, bleibt in den einstündigen Deep Dives mehr Zeit, um sich tiefer mit technischen und analytischen Details zu den angewandten Methoden von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz auseinanderzusetzen.

Profitieren Sie von den Erfahrungsberichten in den Fallstudien.

In den Vorträgen zu den Fallstudien, erfahren Sie von Unternehmen wie Scout24, Ringier Axel Springer, Shopify oder McMakler, wie Herausforderungen in Fachbereichen wie Marketing und Sales sowie Branchen wie zum Beispiel Gesundheitswesen oder Finanzwesen mit Hilfe von Methoden der prädikativen Analyse gelöst wurden.

Dabei berichten erfahrene Data Scientists oder KI-Architekten teilweise direkt Seite an Seite mit Entscheidungsträgern im (Advanced) Analytics-Bereich des jeweiligen Unternehmens. Zudem sind in manchen Fällen auch die Lösungsanbieter, welche das jeweilige Unternehmen bei der Umsetzung unterstützt haben, mit dabei.

Am ersten Tag können Sie sich unter anderem auf folgende zwei Fallstudien freuen:

  • “From Data to Data-Driven to an AI-ready Company at Scout24: Enabling Product Teams to Build AI-Driven Products at Scale” (Julia Butter, AI Evangelist, Scout24 / Olalekan Elesin, Technical Product Manager AI-Platform, Scout24)

  • “Automatisiertes E-Mail-Routing mit neuronalen Netzen bei der KfW Förderbank” (Dr. Nora Reich, Senior Expert Customer Analytics, KfW Bankengruppe)

Alles weitere zu den Fallstudien und Referenten finden Sie im Programm.

Erhalten Sie in den Deep Dives geballtes Wissen zu aktuellen Fragestellungen.

Die acht parallel zu den Fallstudien laufenden Deep Dives des ersten Tages beschäftigen sich in zwei Tracks unter anderem detailliert mit den Methoden des maschinellen Lernens.

Es werden sowohl Best-Practices zu Methodik bzw. spezifischen Algorithmen (bspw. „Improving Forecasts of Machine Learning Algorithms by the Maximum Entropy Approach“) behandelt, als auch aktuelle Fragestellungen aus konzeptioneller Sicht betrachtet („An Overview of Explainable AI”).

Die Mischung an Themen stellt sicher, dass Sie Impulse zum ganzen Spektrum an Herausforderungen der Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz in Organisationen erhalten.

Auch am zweiten Tag können Sie mit geballtem Wissen rechnen.

Nach der Eröffnungs-Keynote („Data Science at Roche: From Exploration to Productionization“) am 19.11., geht die Konferenz mit denselben Formaten wie am ersten Tag weiter. Beispielhaft seien hier drei der erkenntnisreichen Vorträge des zweiten Tages erwähnt:

  • “Der Wetter-Faktor: Wie wetter.com und die Bäckerei Moss mit einem Wetter-optimierten Prognosetool den Abverkauf effizient steuern und Backverluste vermeiden” (Dr. Christian Schneider, Senior Data Scientist, wetter.com)
  • “Data Science Development Lifecycle – Everyone Talks About It, Nobody Really Knows How to Do It and Everyone Thinks Everyone Else Is Doing It” (René Traue, Senior Data Scientist, GfK / Christian Lindenlaub, Data Scientist, GfK)

  • “Vorhersage von Immobilienpreisen bei McMakler” (Andreas Baudisch, Head of Predictive Analytics, McMakler)

Im Programm finden Sie die Details zu allen weiteren Keynotes, Case Studies, Deep Dive Sessions, den Round Table Discussions der beiden Tage.

Kommen Sie nach der Konferenz mit neuen Hands-on-Fähigkeiten in Ihr Unternehmen.

Zusätzlich finden am 20.11. drei Ganztages-Workshops statt. Dort haben Sie die Möglichkeit, mit erfahrenen Trainern folgende Themen gemeinsam zu erarbeiten:

  • Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat
  • Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne
  • Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott

Das Wissen aus den Workshops können Sie im Anschluss direkt in Ihrem Unternehmen zur Anwendung bringen.

Digital Growth Unleashed und Marketing Analytics Summit

Die Predictive Analytics World ist Teil der Veranstaltung Data Driven Business. Diese besteht zudem aus den parallel stattfindenden Veranstaltungen Digital Growth Unleashed und Marketing Analytics Summit. Während die Ausstellung für alle Veranstaltungen geteilt wird, hat jede der Konferenzen ein eigenes Vortragsprogramm.

Melden Sie sich an!

Wenn Sie sich noch bis zum 27.9. für die Predictive Analytics World Business 2019 bzw. mit dem Kombi-Pass auch für die beiden Partnerveranstaltungen Digital Growth Unleashed und den Marketing Analytics Summit registrieren, können Sie noch vom Frühbucherpreis profitieren.

Darüber hinaus senden wir Ihnen bei Anfrage an info@datentreiber.de gerne einen Rabattcode für 15% auf den Ticketpreis zu.

Anmerkung: Dieser Beitrag wurde von unserem Gastautor Martin Raffeiner, Geschäftsführer von datenbotschafter consulting, verfasst.

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