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Kursübersicht 2021 – Details

21IF-CD-02 Scieneers GmbH - Data Science & Engineering im Projekt-Geschäft - Einblick in den Arbeitsalltag am Beispiel von Predictive Maintenance von Windkraftanlagen bei EnBW

Voraussetzungen: keine
Teilnehmerinnen: 15
Uhrzeit: 11:00 - 12:30 Uhr

 

Scieneers sind ein kleines, diverses Team erfahrener Expert:innen, das sich auf Data Engineering und Data Science spezialisiert. Wir gewinnen Erkenntnisse aus Daten und schaffen damit Werte. Für unsere Kunden, die Gesellschaft und uns selbst. Verteilt über Deutschland unterstützen wir Kunden aus diversen Branchen und Domänen dabei, komplette Datenprodukte zu entwerfen, zu entwickeln und in Produktion zu bringen.

Hierbei legen wir besonders Wert darauf, Projekte sowohl in technischer als auch in methodischer Sicht passgenau zu besetzen. Bei der Projektauswahl spielt für uns die Nachhaltigkeit der Projektziele eine große Rolle.

Am Beispiel eines Analyse-Projekts zur Predictive Maintenance von Windkraftanlagen bei EnBW möchten wir, Florence Lopez und Lena Trautmann, mit euch unseren Arbeitsalltag teilen und eure Fragen zum Berufseinstieg in die IT-Branche beantworten. Abschließend werden wir gemeinsam in einer hands-on Session die Zeitreihen-Daten aus diesem Projekt mit Python analysieren.

Wir freuen uns auf euch!

Kategorie

  • Career Day

Datum

29.07.2021

Ort

Online
Online

Dozentinnen

Florence Lopez

Ich absolvierte an der Eberhard Karls Universität Tübingen erst meinen Bachelor in Kognitionswissenschaften und dann meinen Master in Informatik, mit einem Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning. Während meiner Masterarbeit in der Industrie beschäftigte ich mich mit der Quantisierung Neuronaler Netze, die für die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen genutzt werden. Seit September 2020 arbeite ich als Data Scientist bei scieneers in Karlsruhe und wirke dort sowohl an einem non-profit Projekt über Citizen Science mit, als auch in einem Forschungsprojekt zur Predictive Maintenance bei der EnBW. Dabei ist es mir wichtig, die Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Auswirkungen konzipierter Lösungen stets zu beachten, sowie neugierig und offen gegenüber neuen Technologien zu sein.

Lena Trautmann

Ich komme mit einem technischen Hintergrund zur Data Science: Nach meinem Bachelor in Ingenieurwissenschaften an der TU München weckte der Informatikschwerpunkt des Masters Biomedical Engineering an der TU Wien mein Interesse an Data Science und Machine Learning. In meinem ersten Job implementierte ich dann eine Python-Anwendung zur strukturierten Sammlung von Bildern der Augenpartie, um Eye-Tracking Algorithmen quantitativ zu bewerten. Seit Mai 2021 arbeite ich nun als Data Scientist bei scieneers an einem Projekt zur Umwandlung von Sprache zu Text, um Veranstaltungen barrierefrei zu gestalten. Besondere Freude bereitet es mir, sinnstiftende Projekte zu bearbeiten und dabei neue Technologien und Anwendungsfelder zu erobern.

Preis für Berufstätige

kostenlos

Zielgruppen

  • Arbeitssuchende
  • Berufstätige
  • Schülerinnen - Kursstufe
  • Studentinnen
  • Doktorandinnen und Post-Doktorandinnen

Veranstalter

Netzwerk F.I.T (if)

Anmeldung

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