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data2day 2022

Sep 19–21, 2022 · IHK Haus der Wirtschaft, Karlsruhe, Baden-Württemberg, Germany

Conference
data2day Data science & ML
Dates
Sep 19, 2022 – Sep 21, 2022
Venue
IHK Haus der Wirtschaft
Place
Karlsruhe, Baden-Württemberg, Germany
Format
In person
Status
Past
Attendance
—
Website
data2day.de
Recorded
6 sponsors · 51 speaker appearances
Notes
Workshop day 19 Sep, conference 20-21 Sep. Speakers: full programme as published (a Data Mesh panel discussion listed no named panelists).

Ticket prices

TicketPriceValid untilNotesSource
Conference ticket (early bird)€830Aug 8, 2022Net price, excl. 19% VAT.web.archive.org
Combo: conference + workshop (early bird)€1,280Aug 8, 2022Net price, excl. 19% VAT.web.archive.org
Workshop (19 Sep)€495—Net price, excl. 19% VAT.web.archive.org
Conference ticket (regular)€980—Net price, excl. 19% VAT; price after the early-bird deadline as stated in the shop.web.archive.org
Combo: conference + workshop (regular)€1,430—Net price, excl. 19% VAT; price after the early-bird deadline as stated in the shop.web.archive.org

Sponsors 6

Gold 4

Silver 2

Speakers and talks 51

SpeakerCompanyRoleTalkLinks
Dr. Matthias WölfelHochschule KarlsruheKeynoteKeynote: Inszenieren von Kulturdaten in gemischten Realitäten—
Bernd FondermannbrainloungeTalkData-as-a-Product Deep Dive—
Brian BergAccentureSponsored talkFrom Siloed to Seamless – The Cloud Data Journey—
Christoph BergenHMS Analytical SoftwareTalkZeit für Zeitreihen – Projekteinblicke in die Arbeit mit Vorhersagen—
Dominik BenzinovexTalkData (Mesh) is coming home: Ein Reisebericht mit Software- und Data-Architect—
Dr. Alec SprotenE. BreuningerTalkFrom PoCs to Large-Scale ML Operationalization: Covering the End-to-End Pipeline—
Dr. Alexander AlbrechtbakdataWorkshopHands On: Live-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software—
Dr. Alexander AlbrechtbakdataTalkLive-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software—
Dr. Antje FitznerFraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFBTalkWie die Daten die Batteriezellfertigung von morgen beeinflussen—
Dr. Christoph BöhmbakdataTalkLive-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software—
Dr. Daniel SeyboldbenchANTTalkFrom Automated Benchmarking to a Global Database Performance Ranking—
Dr. Felix BaumannPricewaterhouseCoopers LLPTalkAuf dem Weg zur Data-driven Company—
Dr. Julian FeinauerTimechoSponsored talkNoch eine Zeitreihen-DB: Warum Apache IoTDB anders ist und alles bietet, was Sie für datenintensive Anwendungen brauchen—
Dr. Kaya KupferschmidtFreelancerTalkDeklarative Datenpipelines mit Apache Spark und Flowman—
Dr. Markward BritschHMS Analytical SoftwareTalkZeit für Zeitreihen – Projekteinblicke in die Arbeit mit Vorhersagen—
Dr. Philipp SorgecondaTalkData Science Architecture for Web Apps—
Dr. Stefan IgelStackableTalkGenerationen-übergreifende Data Lakes mit Open-Source-Software aufbauen—
Dr. Susanne BraunFraunhofer IESETalkKeeping CALM – Konsistenz in verteilten Systemen leichtgemacht—
Dr. Sven ThiesINFOMOTIONTalkDemand Forecasting: Herausforderungen und Lösungsansätze—
Florian MairAmazon Web ServicesTalkEchtzeitanwendungen mit Apache Flink auf AWS erstellen—
Franz EignerVerivoxTalkSales Performance – mit ML erklärt und mit Streamlit verständlich gemacht—
Jochen ChristINNOQTalkData Mesh: Entwicklungsteams in einer domänenorientierten Datenarchitektur—
Joerg HeidrichHeise MedienTalkUmgang mit Daten aus rechtlicher Sicht: Was gilt heute ... und was kommt morgen?—
Julien SimonHugging FaceTalkMachine Learning 2.0 with Hugging Face—
Larysa VisengeriyevaINNOQWorkshopBack-of-the-Envelope Calculation for Machine Learning Projects – ML-Projekte schnell und strukturiert durchdenken—
Lena TrautmannscieneersTalkUnit-Testing mit Pytest für Data Scientists—
Mario-Leander ReimerQAwareTalkK8s-native Daten-Pipelines mit Argo Workflows und Events—
Markus MechnichInterSystemsSponsored talkSchluss mit Datensilos: Ohne Schmerzen zu besseren Entscheidungen—
Martin BarthauTRUMPFTalkDie Balance zwischen Self-Service und zentraler Governance auf einer Datenplattform finden—
Mathis HammelCodinGameTalkHow I built the world’s most efficient deepfake detector with $100—
Matthias NiehoffcodecentricTalkData Governance: Wie Catalogs und Lineage das Datenchaos bändigen sollen—
Michele DodicAccentureSponsored talkFrom Siloed to Seamless – The Cloud Data Journey—
Moritz StrengerMercedes-BenzTalkMLOps für Deep Learning mit Databricks—
Nicolas RenkampMerckTalkServerless ML: Effizientes und kostengünstiges ML Deployment auf AWS—
Oliver FrostScout24TalkMachine Learning in der Cloud: Ein Praxisbeispiel mit Amazon SageMaker—
Oliver Zeigermannopen knowledgeTalkMonitoring von Drift mit Prometheus, Grafana und Evidently—
Oliver Zeigermannopen knowledgeWorkshopMLOps mit Python—
Olivier BenardE. BreuningerTalkFrom PoCs to Large-Scale ML Operationalization: Covering the End-to-End Pipeline—
Pascal FechtinovexTalkGroße NLP-Modelle: Transfer Learning vs. Few-Shot Learning—
Philipp ParaguyaINFOMOTIONSponsored talkData-driven Marketing: Wie Advanced Analytics im Marketing genutzt wird—
Philipp SchirmerbakdataWorkshopHands On: Live-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software—
Ramin GharibbakdataWorkshopHands On: Live-Data-Product-Entwicklung mit Apache Kafka und Open-Source-Software—
René LengwinatinovexTalkData (Mesh) is coming home: Ein Reisebericht mit Software- und Data-Architect—
Robin BrechtINFOMOTIONTalkDemand Forecasting: Herausforderungen und Lösungsansätze—
Rostislaw KrassowinovexTalkDie Balance zwischen Self-Service und zentraler Governance auf einer Datenplattform finden—
Sascha DittmannGoogleTalkData Lakehouse – Vereinfachen Sie Ihre Big Data-Architektur—
Sönke LiebauStackableTalkGenerationen-übergreifende Data Lakes mit Open-Source-Software aufbauen—
Stefan KühnFit Analytics | SnapTalkThe Data Value Chain: Modeling Data-driven Value Streams—
Stefanie StoppelinovexTalkDer Mythos der Neutralität: Wie KI die soziale Kluft vergrößert—
Thomas AckermannFraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFBTalkWie die Daten die Batteriezellfertigung von morgen beeinflussen—
Tobias Kurzydymopen knowledgeWorkshopMLOps mit Python—

Sources