Harald Erb

Snowflake

Harald Erb arbeitet als Sr. Solutions Engineer für Snowflake Computing und unterstützt Unternehmen in der DACH-Region bei Aufbau oder Modernisierung ihrer Daten- und Analyseplattformen.

Zuvor war er in seiner über 20-jährigen IT-Laufbahn bei Hitachi Vantara, Pentaho und Oracle als Consultant, Solutions Architect und Projektleiter in der DACH-Region und außerhalb tätig. Zu seinen Spezialgebieten gehören Business Analytics, Data Warehousing, Datenintegration und Data Discovery. Seit einigen Jahren ist sein Arbeitsschwerpunkt, wie sich mit Maschinellem Lernen neue Erkenntnisse aus den meist noch ungehobenen Datenschätzen der Unternehmen ziehen und dabei Open-Source- und Enterprise-Technologie-Stacks eng integrieren lassen. Er ist regelmäßiger Sprecher auf Snowflake-Events und anderen Konferenzen und Autor verschiedener Fachartikel.

All Sessions by Harald Erb

  • Tag 3 | 10. November


  • 12:40  - 13:20
    Die beinahe wartungsfreie Snowflake Cloud Data Platform ist für Reporting und Self-service BI schon produktiv im Einsatz, ... die selbstgebaute AI-Infrastruktur bindet mit Blick auf Konfiguration und Betrieb aber noch zu viel Zeit, die im Analytics-Projekt dann fehlt. Wie lässt sich technische Komplexität rund um Data Scienc reduzieren und trotzdem Machine Learning at Scale ermöglichen? Dieser Talk beleuchtet einen interessanten Ansatz für Data Engineers, Data Scientists und Datenanalysten, die aus Flexibilitätsgründen in ihren Projekten lieber mit SQL, Python, Spark, R etc. codieren und dabei den Komfort einer DSaaS-Plattform (Data Science as a Service) für Datenexploration, Machine Learning, Storytelling, Team-Kollaboration usw. zu schätzen wissen. In einem Prototyping-Beispiel wird dazu gezeigt, wie SQL (und Snowflake im Backend) vornehmlich für Datenexploration/Feature Engineering und Python für ML Model Training/Evaluation kombiniert einsetzbar sind. Im Zuge dieses Beispiel-Workflows kommen auch Möglichkeiten zur Visualisierung von Datenzusammenhängen, Annotation gewonnener Erkenntnisse und Team-Kollaboration zur Sprache.
    Tag 3 | 10. Nov
    Tag 3 | 10. Nov: Data Science




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