11. – 15. Mai 2020 | Mainz

DATA ACCESS & MACHINE LEARNING
JAX-KONFERENZ

„Java-Entwickler würden sehr viel mehr SQL schreiben,
wenn sie die Technologie besser verstehen würden.“

– Lukas Eder, Data Geekery GmbH

Jetzt anmelden

Data Technologies & Machine Learning

Entwickler müssen den Weg durch ein Datenmeer finden. Das bedeutet auf der einen Seite, Daten im Sinne von Big Data nicht nur zu speichern und zu sortieren, sondern auch zu analysieren und Wissen daraus zu generieren. Der nächste Schritt ist dann Fast Data und Machine Learning. Der Track beginnt bei aktuellen Datentechnologien wie SQL, CouchDB, Spark, Cassandra und Elasticsearch und mündet in das spannende Feld des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.

TRACK-SPEAKER der JAX 2020

Kevin Wittek

Kevin Wittek

Institut für Internet-Sicherheit
Mario Micudaj

Mario Micudaj

viadee Unternehmensberatung AG
Thorben Janssen

Thorben Janssen

Freiberufler
Aiko Klostermann

Aiko Klostermann

ThoughtWorks
Oliver Zeigermann

Oliver Zeigermann

embarc
Bernd Rücker

Bernd Rücker

Camunda
Frank Lyaruu

Frank Lyaruu

Independent
Andreas Eberle

Andreas Eberle

arconsis IT-Solutions GmbH

TRACK-PROGRAMM

Alle News der Java-Welt:
Alle News der Java-Welt:

Behind the Tracks

Agile & Culture
Teamwork & Methoden

Data Access & Machine Learning
Speicherung, Processing & mehr

Clouds, Kubernets & Serverless
Alles rund um Cloud

Core Java & JVM Languages
Ausblicke & Best Practices

DevOps & Continuous Delivery
Deployment, Docker & mehr

Microservices
Strukturen & Frameworks

Web Development & JavaScript
JS & Webtechnologien

Performance & Security
Sichere Webanwendungen

Serverside Java
Spring, JDK & mehr

Digital Transformation & Innovation
Technologien & Vorgehensweisen

Software-Architektur
Best Practices

Domain-driven Design
Grundlagen und Ausblick

Spring Ecosystem
Wissen in Spring-Technologien

Web-APIs
API-Technologie, Design und Management