KI - Ein Battle der großen Data Science Tools

KI - Ein Battle der großen Data Science Tools

Mit Data Science in vier Tagen zu produktiven Machine Learning Modellen!

Was? Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) ist zur Zeit in aller Munde. Haben Sie Daten in Ihrem Unternehmen und werden Sie das Gefühl nicht los, dass Sie mit diesen Daten mehr machen sollten? Haben Sie Fragen zu Ihren Geschäfts- und/oder Produktionsprozessen, Fragen zu Ihren Kunden oder interessiert es Sie, wie unentdeckte Potenziale in Ihren Unternehmensdaten identifizieren werden können?

In diesem Webinar-on-demand zeigen wir Ihnen die wichtigsten Geheimnisse der Datenanalyse, der Modellierung und der Modellbewertung. Wir verraten Ihnen, wie Sie durch Data Science und KI in kürzester Zeit zu verlässlichen Modellen kommen und so konkrete Mehrwerte für Ihr Unternehmen schaffen (z. B. bei der Verbesserung Ihrer Geschäfts- und Produktionsprozesse, der Kundenzufriedenheit oder um unentdeckte Potenziale in Ihren Unternehmensdaten zu identifizieren).

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In diesem Webinar erfahren Sie:

Überblick zu Data Science und KI

  • Was können Modelle leisten?
  • Wo liegen Fallstricke und Stolpersteine?
  • Welche Methoden stehen zur Verfügung?
  • Wie plane ich ein Data Science Projekt?
Überblick zu den verschiedenen Data Science Werkzeugen und Plattformen (der IBM)

  • SPSS Modeler
  • Watson Studio Desktop
  • Cloud Pak for Data
Live-Demo: Auto KI Experiment mit anschließendem Modelldeployment

Unsere Experten:

valantic-business-analytics-dr-christian-trippner-ibmDr. Christian Trippner
Senior Technical Sales Specialist Data & AI - AI Apps, IBM

Dr. Trippner verantwortet bei der IBM die Entwicklung der Bereiche Künstliche Intelligenz (KI), Data Science und statistische Analyse. Seine Erfahrung mit Datenanalyse unter Einsatz von SPSS reicht bis ins Jahr 1988 zurück: Für seine Promotion arbeitete Dr. Christian Trippner bis 1998 an einem Forschungsprojekt im südlichen Afrika und war danach in verantwortungsvoller Position beim Hersteller SPSS selber tätig.

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Daniel Völker

Lead Consultant Data Science, valantic

Daniel Völker ist seit 4 Jahren bei valantic im Bereich Data Science, KI, Data Warehousing und Business Intelligence tätig. Vor seiner Zeit bei der valantic beschäftigte er sich bei der IBM intensiv mit dem Watson Portfolio, mit Produkten und APIs zum Thema Künstliche Intelligenz. Innerhalb valantic dient Herr Völker als Ansprechpartner zum SAP Leonardo Portfolio, SAP’s Plattform zum Thema Künstliche Intelligenz und Data Science. 

Für wen es gedacht ist: 

Das Webinar "KI - Ein Battle der großen Data Science Tools" ist nur für potenzielle Endkunden gedacht. 

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valantic Customer Academy: zertifiziert nach ISO 9001:2015

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