Hands on: Wie lassen sich Data Products professionell hosten?

Online Session | 07. März 2024 | 11:00 – 11:45 Uhr

Vom KPI-Dashboard über automatisierte Empfehlungen bis hin zur Visualisierung von Labor- und Studienergebnissen – Data Products haben verschiedene Formen und Anwendungsfälle. Eines jedoch haben sie gemeinsam: Mit ihnen lassen sich Daten in spürbare Mehrwerte transformieren.

Aber wie lassen sich Data Products bestmöglich umsetzen, sodass man Synergien zwischen den verschiedenen Rollen in einem Projektteam nutzen kann?

Themenschwerpunkte
Am Beispiel des Posit-Stacks geben unsere Data-Engineering- und Data-Science-Experten einen Einblick in die Umsetzung. Dabei geben sie praktische Tipps und Best-Practice-Beispiele, angefangen bei der Einbindung von Datenbanken, bis hin zum Deployment von Apps und APIs.

Dabei zeigen sie den Weg von den Daten bis zum eigentlichen Data Product bspw. als Shiny-App.

Hintergründe

Was sind die Vorteile des Posit-Stacks bei der Bereitstellung von Data Products?

Realisieren

Wie ist der Weg von der Entwicklungsumgebung zur Produktivumgebung?

Erweiterung Prognoseprozesse

Teamwork

Wie können verschiedene Rollen wie Systemadministratoren, Data Engineers, Data Scientists und Web-Developers bestmöglich zusammenarbeiten?

Hinweis: Diese Online Session richtet sich an ein technisch interessiertes Publikum. Währen der Veranstaltung zeigen wir Code-Beispiele und Kommandozeilen-Eingaben. Zudem empfiehlt sich ein grundlegendes Verständnis der Posit-Produkte.

Ausblick:
Auf der Veranstaltung aufbauend, werden wir in Zukunft näher auf weitere Themen wie Kubernetes, Open Source Software und Python eingehen.

Ihre Experten für dieses Thema:

Nico Frieß

Senior Data Scientist

Aus Daten spürbare Mehrwerte generieren – das ist das erklärte Ziel von Nico Frieß. Er sorgt für den reibungslosen Transfer von Daten in interaktive und zielgerichtete Data Products. Sein Fokus liegt dabei auf der Entwicklung von R-Anwendungen.

Stefan Küthe 

Senior System Engineer

Stefan Küthe ist unser Experte für die Konzeption und Realisierung performanter Dateninfrastrukturen. Er und sein Team tragen dafür Sorge, dass die, von den Data Scientists entwickelten Anwendungen, in einer bestmöglichen Umgebung ausgeführt werden können.