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Holisticon auf der SEACON 2019 in Hamburg

Liebgewonnene Traditionen soll man ehren und so freuen wir uns, auch dieses Jahr wieder mit dabei zu sein, wenn es heißt: SEACON – Software Engineering and Architecture in Hamburg.

Treffen Sie inspirierende Speaker von Holisticon und dem Markenwerk…

Wir sind mit einem breiten Angebot an die Konferenzteilnehmer vor Ort: Simon Henning Nehls und Stefan Merkl aus dem Workstream Smart Data halten am Donnerstag einen Vortrag bei dem Sie sich ansehen werden, warum Machine Learning-PoCs so häufig scheitern und welche Herauforderungen man meistern muss, damit genau das nicht passiert. Die Experten für Künstliche Intelligenz und Smart Data geben Tipps für die fünf Gebiete: Nachvollziehbare Modellentwicklung, Kontinuierliche Datenarbeit, Verlässliche Bereitstellung (Deployment), Einbeziehen von Domänenexperten und das Sicherstellen hoher Modellgüte.

Besonders freuen wir uns auch auf den Workshop Kata: Architecting the Cloud, den Christoph Gerkens aus dem Workstream Cloud gemeinsam mit Kollegen der Saxonia Systems AG und SEACON Fachbeirat Thorsten Rahlf anbieten wird. Im Workshop wird durch unseren erfahrenen Architekten live eine Lösungsarchitektur für einen Use-Case im Cloud Umfeld erarbeitet.

Wir sind auch ganz gespannt auf den Pecha Kucha von Martin Brecht-Precht, Geschäftsführer Strategie und Design der Markenwerk GmbH – DEM Büro für digitale Markenentwicklung aus Kiel.

An unserem Stand sind Experten unserer Workstreams Smart Data, BPM/Prozessautomatisierung, Agil und Software-Architektur vertreten. Gern laden wir Sie auf einen guten Kaffee und beste Gespräche an unserem Stand ein. Und mit Glück, können Sie die Teilnahme an einer unserer Liberating Structures Immersion Workshops gewinnen. Ein Stand-Besuch bei Holisticon lohnt sich also definitiv.

Wir freuen uns auf Sie.


Über den Autor

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Simon ist bei Holisticon als Senior Berater im Bereich Smart Data unterwegs. Dabei baut er entweder selbst prädiktive Modelle, versucht diese zu verbessern (durch ganz viel Erklären!) oder schafft eine Infrastruktur und Umgebung, damit prädiktive Modelle den meisten Nutzen bringen können.

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