Einladung zum November MeetUp in Karlsruhe am 12.11.2015

Wir freuen uns, Euch zum nächsten Treffen in Karlsruhe und zugleich unserem letzten in 2015 einzuladen. Dabei wollen wir gemeinsam das Jahr aus Big Data-Sicht Revue passieren lassen und einen Ausblick ins nächste Jahr werfen. Natürlich haben wir an diesem Abend auch wieder zwei interessante Talks im Programm:

Damenblusen und Big Data – Eine unerwartete Freundschaft (Dr. Jurgis Pods, Qudosoft GmbH & Co. KG)

Im klassischen Versandhandel können viele Empfehlungssysteme aus ganz praktischen Gründen nicht angewandt werden: Die Kunden bestellen zum großen Teil nicht über den Online-Shop, sondern aus statischen Print-Werbemitteln. Zudem ändert sich das Sortiment nicht kontinuierlich, sondern stoßweise, einmal pro Saison. Dies erschwert die Ausspielung personalisierter Produktempfehlungen in vielerlei Hinsicht.

Eine Möglichkeit bieten Call-Center-Systeme, bei denen direkt auf den aktuellen Warenkorb Bezug genommen werden kann. Ein hybrider Ansatz aus kollaborativem Filtering und auf Artikelattributen basierenden Ähnlichkeiten vereint die Vorteile beider Methoden und ermöglicht es, passende personalisierte Zusatzartikel zu empfehlen und auch Probleme wie den berüchtigten “cold start” zu behandeln.

Jurgis Pods (https://www.xing.com/profile/Jurgis_Pods) arbeitet als Data Scientist bei der Firma Qudosoft in Karlsruhe. Nach seinem Studium der Informatik hat er in Heidelberg am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen promoviert und sich dabei mit numerischen Simulationen zur Ausbreitung von elektrischen Potentialen in Hirngewebe beschäftigt. Herrn Pods fasziniert vor allem die Anwendung aktueller Algorithmen des Maschinellen Lernens, um Zusammenhänge in komplexen Problemen zu erkennen und zu verstehen.

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Big Data Analytics mit Cassandra & Spark (Matthias Niehoff, codecentric AG)

Apache Cassandra ist eine hochverfügbare und massiv skalierbare NoSQL Datenbank. Wenn allerdings große Datenmengen effizient analysiert werden sollen, stößt Cassandra an seine Grenzen. Apache Spark ist ein Framework zur Verarbeitung von Daten, welches unter anderem mit MapReduce arbeitet und dabei bis zu 100x schneller ist als Hadoop. Zudem bietet es eine sehr flexible API und Integrationsmöglichkeiten in verteilte Datenspeicher wie beispielsweise HDFS und auch Cassandra. In dem Talk soll gezeigt werden wie mit Spark Daten in Cassandra analysiert und verarbeitet werden können. Dabei wird auch auf Spark SQL, Spark Streaming und die MLLib eingegangen.

Matthias Niehoff (https://www.xing.com/profile/Matthias_Niehoff2) arbeitet als IT-Consultant bei der codecentric AG in Karlsruhe. Dort beschäftigt er sich insbesondere mit Cassandra und der Enterprise Variante von DataStax. Außerdem interessiert er sich für Continuous Delivery und das Spring Framework sowie dessen Ökosystem.

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Bis dahin eine gute Zeit und viele Grüße

Miralda