The premier machine learning conference
Predictive Analytics World
18.- 19. November 2019, Estrel Hotel Berlin

Partners

Leitthema 2019

Vom Data Lab zu Data Ops

Die Zeit des Experimentierens ist vorbei. Unternehmen erwarten, dass ihre Data Labs das liefern, was ihnen der KI-Hype versprochen hat: mehr Kunden, höhere Umsätze, effizientere Prozesse und vieles mehr. Doch viele Projekte stecken in der PoC-Falle fest: sie funktionieren als Prototyp – aber nicht im realen Betrieb. Aus der Data Science muss eine Data Industry werden: wir müssen selbst lernen, effizienter und effektiver zu werden – und zwar darin die wirklich kritischen Herausforderungen im Unternehmen zu identifizieren, die passenden Lösungsideen zu entwickeln, die Ideen schnell in funktionierende Modelle zu übersetzen, aus den Modellen skalierbare Lösungen zu entwickeln und schließlich dafür zu sorgen, dass diese Lösungen von den Fachbereichen gewinnbringend genutzt werden. Dies verlangt ein neues Selbstverständnis: wir sind nicht das Experimentierlabor der Unternehmen – sondern deren Maschinenraum: Data Ops statt Data Labs.

 

Schwerpunkte & Industrien sind:

  • Data Engineering & Model Management
    • Data Lakes & Pipelines
    • Data & Software Architecture
    • Model Automation & Evaluation
    • Feature Engineering & Management
    • Microservices & Data/Model-as-a-Service
  • Data Management & Strategy
    • Data & Design Thinking
    • Customer Data Platforms & Data Management Platforms
    • Data Labs vs. Data Ops
    • Data Culture & Literacy
    • Meta Data & Data Quality Management
    • Data Sourcing & Governance
  • Machine & Deep Learning
    • Data, Text, Stream, Process & Network Mining
    • Times Series Models
    • Bayesian Learning
    • Ensemble Learning
    • Transfer Learning
    • Reinforcement Learning
    • RNN, CNN & GAN
    • Markov-Ketten & Monte-Carlo-Simulationen
  • Marketing & Sales
    • Marketing Mix Modelling
    • Predictive Lead Scoring
    • Customer Lifetime Value
    • Affinity Scoring
    • Churn Prevention
    • Chat Bots
  • Advanced Marketing & Sales Analytics
    • Dynamic & Multitouch Attribution
    • Marketing Mix Modelling
    • Churn Prediction & Prevention
    • Customer Lifetime Value
    • Lead & Affinity Scoring
    • Customer Segmentation vs. Persona
    • Demand & Revenue Forecast
    • Response & Uplift Modelling
    • Recommender Systems
  • Marketing & Sales
    • Marketing Mix Modelling
    • Predictive Lead Scoring
    • Customer Lifetime Value
    • Affinity Scoring
    • Churn Prevention
    • Chat Bots
  • E-Commerce & Online-Marketing
    • Dynamic Attribution
    • Dynamic Pricing
    • Dynamic Couponing
    • Bid Optimization
    • Website Personalization
  • Supply Chain & Process Optimization
    • Demand Forecast
    • Inventory Optimization
    • Route Optimization
    • Process Mining
  • Finance & Insurance
    • Risk Scoring
    • Fraud Detection
    • Anomaly Detection
    • Visual Inspection
    • Robo Advisory
  • HR & E-Learning
    • Churn Prediction
    • Applicant Scoring
    • Intelligent Assistants

Predictive Analytics World - die Fakten:

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Jahre

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Locations

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Anzahl Events

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Referenten

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Sessions

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Unternehmen

Testimonials

Was sagen Teilnehmer über die Predictive Analytics World

jetzt.de - Dirk Von Gehlen
Leitung Social Media

„Die Predictive Analytics World hat mir einen sehr spannenden, sehr inspirierenden Zusammenhang für das geliefert, was Daten in Zukunft liefern werden. Ich habe ganz tolle Einblicke erhalten, in Unternehmen, die mir gezeigt haben, wie sie mit Daten heute schon arbeiten. Es war für mich eine ganz tolle, inspirierende Messe.“

CIAgenda - Phil Winters
Customer Champion, Data Whisperer

„Ich finde die Mischung hier sehr, sehr gut. Es gibt Neues, es gibt Tiefes und es gibt viele, viele Möglichkeiten sich auszutauschen.“

b.telligent GmbH & Co. KG - Dr. Michael Allgöwer,
Leiter Competence Center Data Science,

„Bereits zum zweiten Mal haben wir an der Predictive Analytics World teilgenommen und waren von der Qualität der Vorträge erneut sehr beeindruckt. Zudem konnten wir auf der Predictive Analytics World einen namhaften Kunden gewinnen, so dass sich die Teilnahme für uns doppelt gelohnt hat.“

ProSiebenSat.1 TV Deutschland - Leiter Strategic Marketing
Christian Gersmeier

„Die DDB bedient auf angenehme Weise den Data-Hype. Dabei ist sie keine Nerd-Konferenz, sondern Treffpunkt für Business Owner, Marketer und Entwickler gleichermaßen. Die Mischung ist dabei einzigartig: Kunden und Dienstleister, traditionelle Unternehmen und aufregende Start Ups, Anregungen für BI, Marketing sowie Product und Business Development.“

Workshops

Intensives Lernen. Für mehr Wachstum.

Dean Abbott
Mittwoch, 20. November 2019
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott
Dean Abbott
Datum:
Mittwoch, 20. November 2019
Time:
09:00 - 17:00
Preis:
895 €
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott

Der Workshop mit Dean Abbott wird auf ENGLISCH gehalten

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich Ihren Platz rechtzeitig!

Intended Audience:

  • Practitioners: Data Analysts who would like a introduction to data science including dozens of principles to assist in building machine learning models.
  • Technical Managers: Project leaders, and managers who are responsible for leading teams of data scientists and want to understand what data scientists do.

Knowledge Level: Familiarity with the basics of statistics.

Workshop Description:
Predictive Analytics for Practitioners

Predictive analytics has moved from a niche technology used in a few industries, to one of the most important technologies any data-driven business needs. Because of the demand, there has been rapid growth in university programs in machine learning and data science. These teach the science well, but do not describe the “art” of predictive analytics, which includes practical tradeoffs when data is imperfect.

This workshop will cover the practical considerations for using predictive analytics in your organization through the six stages in the predictive modeling process as summarized in CRISP-DM:

  1. Business Understanding – how to define problems to solve using predictive analytics
  2. Data Understanding – how to describe the data
  3. Data Preparation – how and why to create derived variables and sample data
  4. Modeling – the most important supervised and unsupervised modeling techniques
  5. Evaluation – how to match modeling accuracy with business objectives to select the best model
  6. Deployment – how to use models in production

Practical tips are given throughout the workshop including:

  • Which transformations of data should be used for which algorithms?
  • Which algorithms match what kinds of problems?
  • How does one measure model accuracy in a way that makes sense for the business?
  • How does one avoid being fooled with predictive models, thinking they are behaving well when in reality they are brittle and doomed to fail?

Case studies that illustrate principles will be used throughout the workshop, drawn from Mr. Abbott’s more than 30 years of practical experience solving problems in both the private sector and public sector. The techniques are software independent, but Mr. Abbott will demonstrate solutions using an open source software package.

Every registered attendee will receive a copy of Mr. Abbott’s book “Applied Predictive Analytics”

This workshop will benefit anyone who has worked with data­­—whether in spreadsheets, statistics programs, R, Python, or other software—and would like to learn the practical side of predictive analytics.

All attendees will receive a course materials workbook containing more than 200 slides and an official certificate of completion at the conclusion of the workshop.

Workshop Schedule:

  • 09:00
    • Workshop program starts: Overview, Data Understanding
  • 10:30 – 11:00
    • Morning Coffee Break
  • 11:00 – 12:30
    • Data Preparation
  • 12:30 – 13:30
    • Lunch
  • 13:30 – 15:00
    • Classification Models and Model Evaluation
  • 15:00 – 15:30
    • Afternoon Coffee Break
  • 15:30 – 17:00
    • Regression Models; Model Deployment
  • 17:00
    • End of the Workshop

Instructor:

Dean Abbott is Co-Founder and Chief Data Scientist at SmarterHQ. Mr. Abbott is an internationally recognized expert and innovator in data science and predictive analytics, with three decades of experience solving problems in customer analytics, fraud detection and tax fraud, risk modeling, text mining, survey analysis, and many more. He is frequently included in lists of the most pioneering and influential data scientists worldwide.

Mr. Abbott is the author of Applied Predictive Analytics (Wiley, 2014, 2nd Edition forthcoming in 2020) and co-author of The IBM SPSS Modeler Cookbook (Packt Publishing, 2013). He is a popular keynote speaker and workshop instructor at conferences worldwide and serves on Advisory Boards for the UC/Irvine Predictive Analytics and UCSD Data Science Certificate programs.

He holds a B.S. in Computational Mathematics from Rensselaer Polytechnic Institute (1985) and a Master of Applied Mathematics from the University of Virginia (1987).

Jim Sterne
Mittwoch, 20. November 2019
Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne
Jim Sterne
Datum:
Mittwoch, 20. November 2019
Time:
09:00 - 17:00
Preis:
895 €
Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne

Der Workshop mit Jim Sterne wird auf ENGLISCH gehalten.

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

From market research to direct mail metrics to web analytics to Big Data, the job of “marketing” has changed dramatically over time. We have arrived at a fundamental shift in marketing that is as impactful as the advent of the Internet: Artificial Intelligence and Machine Learning.

This workshop introduces marketing professionals of all ranks to the theory, the language and the practical application of these disruptive technologies.

This workshop will not teach you how to be a data scientist.

It will teach you enough about the language and implications to speak cogently with your colleagues, and determine where to apply this innovative technology first. You will also get a firm grasp on how these new tools will change your job and what you can do to remain relevant in tomorrow’s marketing department.

Key Takeaways

  • How Machine Learning Works for Marketing
  • What Machine Learning Cannot do for Marketing
  • How to Onboard AI and ML into Your Organization

This workshop is for marketing professionals who are comfortable consuming analytics outputs, but must now face a new, educational learning curve.

This workshop is for data scientists to help them understand the problem the marketing department is trying to solve and the available data sets.

This workshop is for marketing managers who must respond to the C-level insistence that the marketing department “get with the times” (management by in-flight magazine).

This workshop is for those who need to survive in these changing times even though they are not data scientists, algorithm magicians, or predictive analytics statisticians.

Each participant will receive a copy of Jim’s book.

Instructor

Jim Sterne, Founder, Marketing Analytics Summit

Jim Sterne has been in data processing since 1979, an online marketing consultant since 1993, and an online marketing analytics consultant since 2000. Sterne focuses on proving the value of digital communication as a medium for creating and strengthening customer relationships. He is the founding president of the Digital Analytics Association and producer of the eMetrics Summits. Sterne was named one of the 50 most influential people in digital marketing by the United Kingdom’s premier interactive marketing magazine and one of the top 25 Hot Speakers by the National Speakers Association, to which he credits his degree in Shakespeare. He has consulted to some of the world’s largest companies; lectured at MIT, Stanford, USC, Harvard, and Oxford; and sat on a plane to Las Vegas grading the CRM strategy plans of a Nigerian mobile phone company for a course he taught in Singapore produced by a training company in Shanghai. Sterne is the author of 15 books on online marketing and analytics including his latest, “Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications” (Wiley, August, 2017)

Martin Szugat
Mittwoch, 20. November 2019
Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat
Martin Szugat
Datum:
Mittwoch, 20. November 2019
Time:
09:00 - 17:00
Preis:
895 €
Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

Zielgruppen:

  • Data Scientists und Datenanalysten, welche die Data Science erfolgreich in ihrem Unternehmen etablieren und vorantreiben möchten
  • Fach- und Führungskräfte, welche ihr Unternehmen zu einem Data-Driven Business entwickeln möchten.
  • Projekt- & Produktverantwortliche, welche bereits datengetriebene Lösungen entwickeln und die Entwicklung beschleunigen und fokussieren möchten.

Zielsetzungen:

  1. Erfahren Sie, was die kritischen Faktoren für eine erfolgreiche Datenstrategie sowie ein datengetriebenes Unternehmen sind.
  2. Lernen Sie die Methode des Datenstrategie-Designs kennen, um eigenständig eine individuelle Datenstrategie für Ihr Unternehmen zu entwickeln.
  3. Entdecken Sie die vielfältigen Möglichkeiten von analytischen Lösungen und finden Sie heraus, wie Sie Analytics-Projekte effizient und effektiv konzipieren, evaluieren und priorisieren.

Inhalte:

Datengetriebene Unternehmen punkten gegenüber ihren Wettbewerbern mit einer durchschnittlichen 6% gesteigerten Produktivität und Effizienz (laut einer Studie des renommierten Massachusetts Instituts of Technology). Um diesen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, bedarf es allerdings einer durchdachten und individuellen Datenstrategie. Weder reicht es aus, Data Scientists und Data Engineers einzustellen, um ein eigenes Data Lab aufzubauen, noch genügt es, teure Technologien für Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence einzukaufen oder im Sinne von Big Data riesige Data Lakes anzuhäufen. Ohne eine klare Zielsetzung und einen Fahrplan zur Erreichung der Ziele wird das Data Science-Team ziellos agieren, die Technologie stillstehen und die Daten ungenutzt bleiben. In der Summe verlieren Unternehmen dadurch doppelt Geld: sie geben unnötig Geld für Ressourcen aus, die sie nicht benötigen, und die positiven Effekte von potentiellen Analytics-Lösungen wie Umsatzsteigerung oder Kostenreduktion bleiben aus bzw. treten erst mit erheblicher Verzögerung ein.

Mit Design Thinking existiert ein etablierter Ansatz, um aus Anwender- bzw. Kundenperspektive die relevanten Herausforderungen zu identifizieren und innovative Lösungen zu konzipieren. Das Data Thinking erweitert diesen Ansatz um Aspekte der Data Science, um datengetriebene Lösungen zu entwerfen. Mit der Methode des Datenstrategie-Designs stellt die Strategieberatung Datentreiber kostenlose Visualisierungswerkzeuge („Canvas“) und einen erprobten Prozess zur Verfügung, um in interdisziplinären Teams (bestehend aus Data Science, IT und Fachabteilung) schnell die für ein Unternehmen kritischen Anwendungsfälle zu erkennen und machbare Lösungen zu entwickeln. Das Ergebnis des Data Thinkings ist ein Fahrplan zur Steigerung des analytischen Reifegrads des eigenen Unternehmens sowie konkrete Konzepte für die Realisierung erster Lösungen. Auf Basis dieser Datenstrategie können Sie direkt ableiten, welche Ressourcen – Mitarbeiter, Technologien und Datenquellen – sie tatsächlich benötigen.

Der eintägige Workshop „Data Thinking“ bietet Ihnen anhand von zahlreichen realen Beispielen und praktischen Übungen einen schnellen Einstieg in die Themen Design Thinking und Datenstrategie. Am Ende des Tages sind Sie in der Lage, selbstständig Datenstrategien zu entwickeln und zu bewerten und die Canvas-Werkzeuge Datenstrategie, Datenlandschaft und Analytik-Reifegrad mit Ihrem Team anzuwenden. Die Methode des Datenstrategie-Designs wird Ihnen helfen, Ihr Unternehmen schneller datengetrieben voranzubringen und Risiken sowie Unsicherheiten möglichst früh zu minimieren.

Ablauf:

09:00 Uhr
Vorstellung der Ziele, Agenda und Teilnehmer

09:15 Uhr
Vortrag I: Überblick über datengetriebene Geschäftsmodelle und Prozesse sowie Einblick in die Methode des Datenstrategie-Designs und des Design Thinking-Ansatzes

10:30 Uhr – Pause

11:00 Uhr
Praxis I: Analytische Anwendungsfälle mit dem Business Model Canvas identifizieren sowie mit dem Analytik-Reifegrad Canvas priorisieren

12:30 Uhr – Mittagessen

13:30 Uhr
Praxis II: Anwender- & Kundenbedürfnisse mit dem Value Proposition Canvas konkretisieren sowie analytische Lösung mit dem Datenstrategie Canvas spezifizieren

15:00 Uhr – Pause

15:30 Uhr
Praxis III: Datenquellen und -lücken mit dem Datenlandschaft Canvas erkunden sowie Fahrplan zur Umsetzung der analytischen Lösung definieren

16:45 Uhr
Offene Feedback- & Fragerunde

17:00 Uhr – Ende

 

Trainer:

Mit seiner Strategieberatung Datentreiber unterstützt Martin Szugat Unternehmen beim digitalen Wandel zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und -prozessen – im Rahmen von Strategie-Workshops und Seminaren. Zu seinen Kunden zählen Unternehmen wie ProSiebenSat1, Nestlé, TecAlliance, Süddeutsche Zeitung und GfK. Seine Methode des Datenstrategie-Designs wenden zahlreiche Unternehmen branchen- und fachübergreifend an, um für das eigene Unternehmen oder ihre Kunden analytische Lösungen zu konzipieren und erfolgreiche Datenstrategien zu entwickeln.

Vor Datentreiber war Martin Szugat Gesellschafter und Geschäftsführer von SnipClip, einer Agentur für Social Media Marketing & Analytics-Lösungen. Der studierte Bioinformatiker hat im Bereich Machine Learning und Data Mining geforscht sowie als freiberuflicher Fachautor und IT-Berater gearbeitet. Seit 2014 betreut er als Programmdirektor die Predictive Analytics World-Konferenzen in Deutschland..

Beispiele von Präsentationsunterlagen sowie Videoaufnahmen von Vorträgen finden Sie hier:

Kundenstimmen

„Nestlé sieht in der Weiterbildung der Mitarbeiter einen wesentlichen Erfolgsfaktor für den digitalen Wandel im Unternehmen. Bei dem zweitägigen Datentreiber-Seminar „Data-Powered Marketing“ lernen unsere Mitarbeiter, wie sie Daten strategisch und operativ verwerten, um relevante Inhalte zu identifizieren, sie auf den passenden Kanälen zu verteilen und die Kampagnen optimal zu steuern. Martin Szugat überzeugte die Teilnehmer durch die vielen praktischen Übungen sowie zahlreiche anschauliche Beispiele.“

Sarah von Mitzlaff, Group Brand Manager bei Nestlé Deutschland AG

„Als Spezialisten in der Kundenanalyse unterstützen wir unsere Klienten dabei, wertvolle Insights aus Daten zu generieren. Martin Szugat hat unseren Kollegen im Rahmen eines zweitägigen Workshops seine Methoden und Modelle erläutert. Die Canvas-Methode stellt hierbei eine exzellente Ergänzung dar, um Design Thinking in unseren Beratungsansatz zu integrieren.“

Cecilia Floridi, Geschäftsführerin der DataLab. GmbH

Location

Estrel Berlin

Adresse:
Sonnenallee 225,
12057 Berlin,
Deutschland

 

Website:
https://www.estrel.com

 

Telefon:
+49 (0) 3068310

E-Mail:
hotel@estrel.com

Predictive Analytics World Business Berlin

Estrel, Sonnenallee, Berlin, Deutschland

Estrel Berlin

Hintergrundinformationen

  • Gründe für die Teilnahme an einer Predictive Analytics World

    Gute Gründe für die Teilnahme an einer Predictive Analytics World:

    Gewinnmaximierung durch den effektiven Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning in der Praxis

    Mehr Leistung durch Etablierung der neuen Möglichkeiten, die Data Science und Machine Learning bieten

    Nutzen Sie größere Datenmengen für Ihre Vorhersagen und steigern Sie den Wert von Big Data

    Als einzige Konferenz ihrer Art bietet Predictive Analytics World ein anbieterneutrales und branchenübergreifendes Konferenzprogramm. U. a. für folgende Sektoren: Banken, Finanzdienstleister, E-Commerce, Entertainment, Behörden, Gesundheitswesen, industrielle Fertigung, Hochtechnologie, Versicherungen, Non-Profit-Organisationen, Verlage und den Einzelhandel.

     

    Kann man das wirklich alles auf einer Konferenz abdecken? Ja! Denn unabhängig davon, wie Sie Maschinelles Lernen einsetzen, das Vorgehen bleibt gleich: Sie treffen vorhersagende Bewertungen zu Kunden, Mitarbeitern, Studenten, Wählern, Patienten, Maschinen, Ersatzteilen und anderen Elementen Ihres Unternehmens oder Ihrer Organisation, um Leistung zu optimieren. Predictive Analytics Initiativen über alle Branchen hinweg nutzen dieselben Predictive Modeling Technologien, benötigen ähnliche Projektbudgets, haben fast identische Anforderungen zu Daten und stehen vor gemeinsamen Herausforderungen, was Prozesse und Analysen anbelangt.

  • Was werde ich auf der Predictive Analytics World lernen?

    Neue Wege zur Anwendung von Maschinellem Lernen.

    Wie Sie mit Predictive Analytics bessere Ergebnisse erzielen können.

    Welche Unternehmen  Vorreiter im Bereich künstliche Intelligenz sind und warum.

    Die besten Anbieter von Predictive Analytics Lösungen, welche Lösungen angeboten werden (Umfang und Leistung) und wie sich die Angebote vergleichen lassen.

    Welche Ihrer Kollegen vor den gleichen oder ähnlichen Herausforderungen wie Sie stehen und wie Sie zusammenarbeiten können.

    Welche Ressourcen, die Sie noch nicht kennen, zur Verfügung stehen.

  • Die Zielgruppe

    Die Teilnehmer kommen aus vielen unterschiedlichen Branchen und verantworten diverse Funktionen in den Unternehmen.

    Aber unabhängig davon, welchen Stellenwert und welche Rolle Predictive Analytics für Sie und Ihr Unternehmen hat, Sie werden von den Inhalten der Sessions, den Fallstudien und den Netzwerk Möglichkeiten auf der Predictive Analytics World profitieren.

    Die Zielgruppe umfasst

    Manager: Projektleiter, Direktoren, CXOs, Vice Presidents, Investoren und Entscheidungsträger aller Art, die mit Analyse, Direktmarketing oder Online-Marketingaktivitäten zu tun haben.

    Marketer: Verantwortlich oder unterstützend für Direktmarketing, Response Modeling oder Online-Marketing, die Response-Raten verbessern und den Kampagnen-ROI für Bindung, Upsell und Cross-Selling erhöhen möchten.

    Technologie-Expewrten: Analysten, Data Scientists, BI-Direktoren, Entwickler, DBAs, Data-Warehouser, Web-Analysten und Berater, die ihre Expertise mit künstlicher Intelligenz erweitern möchten.

     

  • Big Data und Data Science

    Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil von Big Data und der Data Science Bewegung. Die ultimative Verwendung von Daten besteht darin, von den Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen. Der Fokus, den wir auf die Daten selbst legen und darauf, wie viel wir davon haben, übersieht dieses Ziel meist. Was ist der Wert, die Funktion, der Zweck? Der eigentliche und umsetzbare Gewinn aus Daten – mit dem Ziel Abläufe und Prozesse im Unternehmen effektiver zu steuern – ist die Vorhersage.

  • Maschinelles Lernen

    Unter Predictive Analytics versteht man den kommerziellen Einsatz von Machine Learning (die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet). Der Begriff „maschinelles Lernen“ wurde früher ausschließlich in den Forschungslaboren verwendet. Heute beziehen wir uns aber immer öfter im Rahmen des kommerziellen Einsatzes darauf. Aber egal welche Bezeichnung Sie bevorzugen, wir diskutieren über Technologien, die aus Daten lernen, um Unbekanntes vorherzusagen oder abzuleiten, einschließlich Decision Trees, logistischer Regression, neuronalen Netzen und vieles andere.

  • Experten und Einsteiger

    Predictive Analytics World deckt alle Grundlagen sowohl für Experten als auch für Einsteiger ab. Auf der internationalen, anbieterneutralen Konferenz trifft sich das der das Who’s Who der Predictive Analytics Branche. Die PAW bietet nicht nur einzigartige Möglichkeiten, zu lernen, sondern ist auch die wichtigste Networking-Veranstaltung der Branche.

  • Legen Sie heute los

    Wenn Sie neu im Bereich Predictive Analytics sind, ein Predictive Analytics Projekt starten oder einfach neue Wege suchen, um Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen zu positionieren, gibt es keinen besseren Ort, um sich zu orientieren. Sehen Sie, was andere Unternehmen tun, bringen Sie sich auf den aktuellsten Stand zu Tools und Techniken bei den Anbietern selbst, nehmen Sie an Diskussionen mit den Experten teil und networken Sie mit Ihren Kollegen – hier haben Sie alle Optionen!

  • Wertvolle Kollegen

    Lernen Sie relevante und kluge Kollegen kennen, bauen Sie Ihr Netzwerk aus und tauschen Sie Erfahrungen – beim Mittagessen, in den Pausen und bei den vielen anderen Networking Angeboten. Hier lernen Sie die Menschen kennen, die vor genau den gleichen Herausforderungen stehen wie Sie.

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Ihre Vorteile:

  • Sie sind immer unter den ersten, die erfahren, wann das Programm online ist
  • Sie sparen Geld, denn wir erinnern Sie an Frühbucherbatte
  • Sie lernen unsere Referenten schon vor der Konferenz kennen, denn wir stellen eine Auswahl der Sessions inklusive Referenten /Referentinnen vor

Ihre Nachteile:

keine, aber wenn Sie das anders sehen, können Sie sich selbstverständlich jederzeit abmelden