ML & Python Summit Oktober 2020 in München
Bei dem ML & Python Summit handelt es sich um zwei parallel stattfindende Trainingsevents zu Machine Learning und Data Science sowie der Programmiersprache Python. Das bedeutet: Wenn Teilnehmer*innen ein Event buchen, können sie ebenfalls die Workshops des anderen Summits besuchen! Somit erhält man ein umfangreiches Praxis-Wissen und Networking-Möglichkeiten in angenehmer Atmosphäre.
Entwickler*innen, Softwarearchitekten*innen, IT-Projektleiter*innen und Product Owner haben während der drei Workshoptage die Möglichkeit, sich tiefgehend mit den Details der Technologien, Tools und Sprachen zu beschäftigen.
Die Veranstaltungen finden vom 26. bis 28. Oktober 2020 in München statt und präsentieren insgesamt mehr als 18 Power Workshops, drei Keynotes mit topaktuellen Inhalten und zwei Abendveranstaltungen.
Der ML Summit besteht aus 12 halb- & ganztägigen Workshops mit Machine Learning Themen, begleitet von einer Auswahl hochkarätiger ML Expert*innen. So werden zum Beispiel Bereiche, wie Data Science, Neuronale Netzwerke mit Pytorch, Modellmanagement und ML-Workflow-Orchestrierung in den Workshops näher behandelt. Das gewonnene Know-How lässt sich anschließend optimal für die tägliche Arbeit und strategische Entscheidungen anwenden.
Bekannte Gesichter, wie Oliver Zeigermann (embarc), Dr. Christian Hidber (bSquare AG), Markus Harrer (INNOQ), Chi Nhan Nguyen (itemis), Jakob Karalus (Deloitte), Stefanie Fischer (Datanizing), Dr. Christian Winkler (Datanizing), Alexander Mester (WaveAccess), Vladimir Rybakov (WaveAccess), Kim Nena Duggen (embarc), Mark Keinhörster (codecentric AG), Özge Sahin (SciScry) und Matthias Niehoff (Codecentric AG), begleiten die Veranstaltung als Trainer*innen.
Auf dem Python Summit können Teilnehmer*innen bei 6 halbtägigen Workshops mitmachen. Sie lernen beispielsweise von Anton Caceres (Tech-5) wie man Asynchrone Web Apps mit Python zusammenbringt. Henning Schwentner (WPS – Workplace Solutions) bringt den Teilnehmer*innen Domain-driven Python näher und zeigt wie DDD als Basis für eine Architektur dienen kann. Zusätzlich erklärt David Asabina mehr über Deploying ML models mit Python. So können Entwickler*innen und Softwarearchitekten*innen, die sich für Python interessieren oder professionell mit damit arbeiten, eigene Projekte erfolgreich realisieren und umsetzen.
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