Data Science Prototypen

Data Science Prototypen – exploratives Arbeiten strukturieren

Data Science Projekte starten üblicherweise mit der Prototypisierung, einem sogenannten Proof of Concept. Hier werden Ideen anhand konkreter Daten erprobt und ein mathematischer Ansatz identifiziert. Die Prototypisierung ist geprägt von iterativer Suche nach Lösungsansätzen für Datenaufbereitung, Modellierung und Ergebnisdarstellung. Wie aber kann kreatives, exploratives Arbeiten strukturiert werden? In welchen Phasen geht man vor und welche Ergebnisse sind zu erwarten? Warum muss das Scheitern Proof of Concepts mit einkalkuliert werden und in welchen Zeiträumen sollte hier gedacht werden?

Der Vortrag gibt einen Überblick über die folgenden Punkte:

  • Ablauf analytischer Projekte
  • Rollen & Interaktionen
  • Fallstricke und Ursachen des Scheiterns
  • Schritt in die Operationalisierung

Veranstaltungsdaten:

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BARC GmbH

BARC ist ein Forschungs- und Beratungsinstitut für Unternehmenssoftware mit Fokus auf die Bereiche BI/Analytics, Big Data, CRM, ECM & ERP. BARC-Analysten unterstützen seit 20 Jahren Unternehmen bei Strategie, Organisation, Architektur und Evaluationsfragen mit umfassendem Markt-, Produkt- und Einführungswissen. Know-how-Basis bilden beständig durchgeführte Marktanalysen und Produktvergleichsstudien, die ein ausführliches Detailwissen über den Leistungsumfang aller marktrelevanten Softwareanbieter, neueste Entwicklungen und Best Practices sicherstellen. BARC formt mit den Einheiten Ardour, CXP und PAC die führende europäische Analystengruppe für Unternehmenssoftware und IT-Services „teknowlogy Group“ mit Präsenzen in acht Ländern.

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