Sebastian Derwisch

Data Scientist @ BARC
 www.barc.de

Dr. Sebastian Derwisch ist Data Scientist am Business Application Research Center (BARC). Er berät Unternehmen in den Bereichen Use-Case-Identifikation für Datenanalyse, Werkzeugauswahl für Advanced Analytics und die Organisation von Data-Science-Teams. Er führt Proof of Concepts für Advanced Analytics durch und gibt Data Science Coachings. Sebastian Derwisch ist Autor von BARC-Marktstudien und -Forschungsartikeln und hält Vorträge auf Konferenzen sowie BARC- und Inhouse-Seminare.

Social Profiles

All Sessions by Sebastian Derwisch

  • Tag 1

    09. Oktober 2019

  • 09:00  - 12:00
    Immer mehr Business Intelligence Werkzeuge bieten fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse sowie Funktionalitäten der Datenaufbereitung. Hinzu kommt, dass Fachanwender zunehmend in einen Dialog mit Data Scientists treten müssen um Use Cases zu identifizieren und die Ergebnisse mathematischer Analysen zu verstehen. Dies erfordert von Anwendern ein grundlegendes Verständnis der Vorgehensweise der wichtigsten Analysekonzepte sowie die Fähigkeit den Output fortgeschrittener Analysemethoden richtig interpretieren zu können. Der Kurs führt Business Analysten in die Vorgehensweise und die Methoden der Data Science ein. Fokus ist das Formulieren analytischer Fragestellungen sowie die visuelle Analyse. Die erarbeiteten Methoden können im Modul „Interaktive Datenvisualisierung“ praktisch anhand von R Übungen vertieft werden.


    Kursablauf:
    9:00 - 10:30: Workshop Teil 1
    10:30 - 10:45: Kaffeepause
    10:45 - 12:00: Workshop Teil 2

    Data Science
    Where
    Raum SH 2.104

  • 13:00  - 16:00
    Software, die Machine Learning automatisiert, findet in den letzten Jahren immer mehr Verbreitung. Kommerzielle Advanced Analytics Plattformen integrieren diese Funktionen in ihr Portfolio, spezifische Applikationen werden angeboten und es existieren mittlerweile verschiedene Open Source Bibliotheken dazu. Aber was genau wird bei diesen Ansätzen automatisiert und in welchen Szenarien wird die Software genutzt? Können diese Ansätze in Zukunft sogar den Data Scientist automatisieren? Der Workshop hat das Ziel Automatisierte ML Lösungen einzuordnen, Einsatzszenarien sowie Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen. Dabei geben wir einen Überblick über die folgenden Themen: (1) Übersicht Analytischer Prozess – was lässt sich automatisieren, (2) Marktübersicht AutoML Lösungen, (3) Deep Dive Technologie, (4) Grenzen der Automatisierung, (5) Rolle des Data Scientist/Business Analyst – Human in the loop.


    Kursablauf:
    13:00 - 14:30: Workshop Teil 1
    14:30 - 14:45: Kaffeepause
    14:45 - 16:00: Workshop Teil 2

    Data Strategy
    Where
    Raum SH 2.104

  • Tag 2

    10. Oktober 2019

  • 13:00  - 16:00
    Data Science Projekte starten üblicherweise mit der Prototypisierung, einem sogenannten Proof of Concept. Hier werden Ideen anhand von konkreter Daten erprobt und ein mathematischer Ansatz identifiziert. Die Prototypisierung ist geprägt von einer interaktiven Suche nach Lösungsansätzen für Datenaufbereitung, Modellierung und Ergebnisdarstellung. Wie aber kann kreatives, exploratives Arbeiten strukturiert werden? In welchen Schritten geht man vor und welche Ergebnisse sind zu erwarten? Warum muss das Scheitern des Proof of Concepts mit einkalkuliert werden und in welchen Zeiträumen sollte hier gedacht werden? Alle diese Fragen werden in diesem Modul beantwortet.


    Kursablauf:
    13:00 - 14:30: Workshop Teil 1
    14:30 - 14:45: Kaffeepause
    14:45 - 16:00: Workshop Teil 2

    Data Strategy
    Where
    Raum SH 0.105




Share

Sebastian Derwisch