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IF24-H28 Data Engineering im Unternehmen

Die essentielle Grundlage maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz sind Daten. Je besser die Aufbereitung und Qualität der Daten ist, desto besser sind auch die Ergebnisse der Algorithmen. In diesem Kurs lernen die Teilnehmerinnen theoretische und praktische Grundlagen für die Verarbeitung von Daten, auch Data Engineering genannt. Es werden folgende Themen behandelt:

  • Welche Daten und Anwendungsfälle gibt es im Unternehmen?
  • Wie können die Daten gespeichert und verarbeitet werden?
  • Welche Tools können für die Datenaufbereitung benutzt werden?

Bitte eigenen Laptop mitbringen.

Credit Point: Ja, möglich (mit Benotung)

Requirements for participation: Erste Erfahrungen bzw. Kenntnisse mit Datenbanken sind hilfreich

Eva Hoos

Dr.-Ing. Eva Hoos

Dr.-Ing. Eva Hoos arbeitet bei der Robert Bosch GmbH und ist dort Enterprse Architect für Data & Integration Platform bei Bosch Digital. Zurvor arbeitete sie als Lead Architect für Data Analytics und Data Lakes. Dabei verantwortete sie den Aufbau eines unternehmensweiten Data Lakes, der als zentrale Datengrundlage für vielzählige Data Analytics Projekte dient.
Sie studierte an der Universität Stuttgart Informatik mit Nebenfach Steuerungstechnik. Ihre Promotion an der Graduate School of Excellence Advanced Manufacturing Engineering der Universität Stuttgart fand in Kooperation mit der Daimler AG statt, dabei ging es um mobile und situationsabhängige Apps im Engineering.
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Ticket Type Price Spaces
Student Early Bird
für Studentinnen und Nichterwerbstätige | Early Bird bis 15.06.
40,00 €
Professionals Early Bird
Early Bird bis 15.06.
270,00 €
Professionals reduced price Early Bird
Ermäßigung von 50% für TZ-Beschäftigte (bis 50% Umfang) | Early Bird bis 15.06.
135,00 €

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1. August 2024 – 3. August 2024
Technical Faculty – Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Georges-Köhler-Allee 101, Freiburg, 79110

Exact course times

Thu 01/08 afternoon
2 - 3.30 pm
4 - 5.30 pm

Fri 02/08
8.30 - 10 am
10.30 - 12 am
2 - 3.30 pm

Sat 03/08
8.30 - 10 am
10.30 - 12 am
1.30 - 3 pm