ESTREL HOTEL BERLIN
13.- 14. NOVEMBER 2018

VON DER VORHERSAGE ZUR ENTSCHEIDUNG

Workshops

Predictive Analytics World Berlin
12. November 2018, Estrel Hotel Berlin


Workshop:
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott

Der Workshop mit Dean Abbott wird auf Englisch gehalten. Workshop finden teilweise oder ganz auf englisch statt

Montag, 12. November 2018

09:00 Uhr – 17:00 Uhr
Estrel Hotel Berlin

Inkludiert sind zwei Kaffeepausen, Mittagessen und Softgetränke

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

Leiter:

Dean Abbott
Dean Abbott

Co-Founder and Chief Data Scientist

Intended Audience:

  • Practitioners: Analysts who would like a tangible introduction to predictive analytics or who would like to experience analytics using a state-of-the-art data mining software tool.
  • Technical Managers: Project leaders, and managers who are responsible for developing predictive analytics solutions, who want to understand the process.

Knowledge Level: Familiar with the basics of predictive modeling.

100% of october 2010 attendees rated the instructor "excellent"

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 tradeoffs and the “art” of predictive analytics.

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

  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 20 years of consulting experience in data mining and predictive analytics. The techniques are software independent, but Mr. Abbott will illustrate them using several commercial and open source software packages.

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, or commercial predictive modeling software, and would like to learn the practical side of predictive analytics.

Attendees receive a course materials book and an official certificate of completion at the conclusion of the workshop.

Workshop Schedule:

  • 09:00
    • Software installation

  • 09:15
    • Workshop program starts

  • 10:30 – 11:00
    • Morning Coffee Break

  • 12:30 – 13:30
    • Lunch

  • 15:00 – 15:30
    • Afternoon Coffee Break

  • 17:00
    • End of the Workshop

Instructor:

Dean Abbott, President, Abbott Analytics, Inc.
Dean Abbott is President of Abbott Analytics in San Diego, California. Mr. Abbott has over 21 years of experience applying advanced data mining, data preparation, and data visualization methods in real-world data intensive problems, including fraud detection, risk modeling, text mining, response modeling, survey analysis, planned giving, and predictive toxicology. In addition, Mr. Abbott serves as chief technology officer and mentor for start-up companies focused on applying advanced analytics in their consulting practices.

Mr. Abbott is a seasoned instructor, having taught a wide range of data mining tutorials and seminars for a decade to audiences of up to 400, including PAW, KDD, AAAI, IEEE and several data mining software users conferences. He is the instructor of well-regarded data mining courses, explaining concepts in language readily understood by a wide range of audiences, including analytics novices, data analysts, statisticians, and business professionals. Mr. Abbott also has taught applied data mining courses for major software vendors, including SPSS-IBM Modeler (formerly Clementine), Unica PredictiveInsight (formerly Affinium Model), Enterprise Miner (SAS), Model 1 (Group1 Software), and hands-on courses using Statistica (Statsoft), Tibco Spotfire Miner (formerly Insightful Miner), and CART (Salford Systems).


Workshop: Data Thinking mit Martin Szugat

Donnerstag, 15 November, 2018

09:00 Uhr – 17:00 Uhr
Estrel Hotel Berlin

Inkludiert sind zwei Kaffeepausen, Mittagessen und Softgetränke

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.

Leiter:

Martin Szugat
Martin Szugat

Geschäftsführer

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