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21.05.2020

Webinar: Flexible Machine-Learning-Lösungen in der AWS Cloud

Wie man mit Standard-AWS-Services eine vollwertige und skalierbare Machine-Learning-Lösung implementieren kann, erfahren Sie in unserem kostenfreien Webinar.

Jetzt anmelden!



Wie bringt man intelligente Data Pipelines in die Cloud? – Eine Anleitung mit Standard-AWS-Services

Machine Learning – ein Oberbegriff für das Generieren von Wissen aus Erfahrung – ist neben der Künstlichen Intelligenz ein großes Trendthema, das von immer mehr Unternehmen ins Visier genommen wird. Doch wie bringt man Machine-Learning-Prozesse in die Cloud, damit wir aus der ganzen Welt auf unsere Daten zugreifen können?

Wir zeigen Ihnen, wie: Im Webinar erhalten Sie einen Überblick über die Möglichkeiten, Machine-Learning-Prozesse in der AWS Cloud zu betreiben.


Unsere Referenten werden im Webinar folgende Themengebiete behandeln:

- Machine Learning und intelligente Data Pipelines
- Hindernisse bei der Produktionalisierung
- Vorteile einer flexiblen AWS-Cloud-Lösung für Machine Learning
- AWS Services für die intelligente Data Pipeline
- Vorstellung der Referenzarchitektur
- Diskussion alternativer Ansätze

Wer sollte teilnehmen?

Sie sind BI & Data Science Manager, Data Architect & Engineer oder Product Owner Analytics? Dann sollten Sie sich dieses kostenfreie Webinar von unseren beiden Kollegen Dr. Timo Böhm und Ingo Klose auf keinen Fall entgehen lassen.

 

Nutzen Sie die Chance und melden Sie sich hier zum Webinar am 21. Mai von 11 bis 12 Uhr an! 

Unsere Referenten

Timo Böhm ist Berater mit dem Schwerpunkt Data Science und AI in der Cloud. Er verfügt über Branchenkenntnisse unter anderem im E-Commerce, im Einzelhandel, der Konsumgüterbranche, im Customer Service und in der Pharmaindustrie.

Ingo Klose ist Berater mit den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Warehouse, ETL, Anforderungsanalyse, Projektmanagement und cloudbasierte Systeme. Er berät Kunden aus verschiedensten Branchen zu den Themen Business Intelligence, Data Warehousing und Cloud-Systeme.