So gelingt dein Data-Science-Projekt
Viele Unternehmen starten aktuell mit Daten- und ML-Projekten. Zum Teil weil „etwas mit Daten gemacht werden muss“, aber auch um aktuelle Herausforderungen zu lösen, Prozesse zu optimieren oder um ganz neue Geschäftsideen am Markt zu platzieren.
Das erwartet dich im Webinar
Über die folgenden Fragen diskutieren Marcel Mikl und Matthias Niehoff in diesem Webinar. Unsere Einschätzungen basieren auf Erfahrungen aus verschiedenen Projekten, bei denen die Entwicklung nicht nach einem Proof-of-Concept (PoC) beendet war. Hier wurden die Modelle in eine bestehende Infrastruktur und Anwendungslandschaft integriert.
- Doch wie startet man mit einem Data-Science-Projekt?
- Was heißt es eine Idee zu validieren?
- Was muss passieren, damit nach einer erfolgreichen Validation das Projekt nicht im Sande verläuft, sondern zu tatsächlichem Mehrwert führt?
- Wie schaffe ich es die Ergebnisse auch kontinuierlich zu verbessern?
- Was ist dabei eigentlich anders als bei „normalen“ Softwareprojekten?
Die Speaker
Consultant
Mit unserer Erfahrung unterstützen wir euch gern dabei, euer Data-Science-Projekt zum Erfolg zu führen.
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Adrian Voigt
Business Development Collaboration