6. – 10. Mai 2019 | Mainz

DATA TECHNOLOGIES & MACHINE LEARNING
JAX KONFERENZ

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

– Lukas Eder, Data Geekery GmbH

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TRACK-SPEAKER der JAX 2019

Michael Marthaler

Michael Marthaler

Karlsruher Institut für Technologie
Mario Micudaj

Mario Micudaj

viadee Unternehmensberatung AG
Christoph Henkelmann

Christoph Henkelmann

DIVISIO GmbH
Hauke Brammer

Hauke Brammer

Novatec Consulting GmbH
Uwe Schindler

Uwe Schindler

SD DataSolutions GmbH
Thorben Janssen

Thorben Janssen

Freiberufler
Wolfgang Pleus

Wolfgang Pleus

PLEUS Consulting
Norman Seibert

Norman Seibert

Iteratec
Oliver Zeigermann

Oliver Zeigermann

embarc
Arno Haase

Arno Haase

selbstständig
Lukas Eder

Lukas Eder

Data Geekery GmbH
Markus Winand

Markus Winand

winand.at
Sebastian Meyen

Sebastian Meyen

Software & Support Media

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. Hier wollen wir uns der Echtzeit möglichst annähern. Zum Einsatz kommen dabei Datenbanken wie CouchDB oder MongoDB und Tools wie Spark, Cassandra und Elasticsearch. Auch das gute alte SQL hat noch lange nicht ausgedient.

TRACK-PROGRAMM der JAX 2019

Tag 1
07. Mai 2019
08:45 - 09:30
.

Begrüßung zur JAX und Einführung in die Konferenz

Sebastian Meyen, Software & Support Media
11:45 - 12:45

Der Quantencomputer auf dem Weg vom Labor in die Anwendung

Michael Marthaler, Karlsruher Institut für Technologie
17:00 - 18:00

Vom Erfolg überrollt – wenn ein Prototyp plötzlich live geht

Norman Seibert, Iteratec
18:15 - 19:15

TensorFlow-Training auf der JVM

Christoph Henkelmann, DIVISIO GmbH
Tag 2
08. Mai 2019
10:00 - 11:00

Apache Lucene 8, Apache Solr und Elasticsearch – ein Überblick

Uwe Schindler, SD DataSolutions GmbH
11:45 - 12:45

Deep Learning mit Small Data

Hauke Brammer, Novatec Consulting GmbH
15:15 - 16:15

Big Data zum Anfassen: Spark, Hive, Kafka und Co.

Wolfgang Pleus, PLEUS Consulting
15:15 - 16:15

Event Sourcing für die Praxis

Arno Haase, selbstständig
15:15 - 16:15

KI in der Praxis – Machine Learning auf Prozessdaten mit Apache Spark und H2O

Mario Micudaj, viadee Unternehmensberatung AG
17:00 - 18:00

Modernes SQL: Evolution eines Dinosauriers

Markus Winand, winand.at
18:15 - 19:15

Spring Data JDBC vs. Spring Data JPA – Wer macht das Rennen?

Thorben Janssen, Freiberufler
18:15 - 19:15

Wie funktionieren neuronale Netze? #underthehood

Christoph Henkelmann, DIVISIO GmbH
Tag 3
09. Mai 2019
10:00 - 11:00

Machine Learning: das Ende der Businesslogik?

Oliver Zeigermann, embarc
11:45 - 12:45

Wie moderne SQL-Datenbanken auf Algorithmen kommen, von denen du nie geträumt hättest

Lukas Eder, Data Geekery GmbH
17:00 - 18:00

Microservices mit Hibernate – typische Probleme und Lösungen

Thorben Janssen, Freiberufler
Tag 4
10. Mai 2019
09:00 - 17:00

Hibernate Workshop: Komplexe Lösungen jenseits von CRUD

Thorben Janssen, Freiberufler
Alle News der Java-Welt:
Alle News der Java-Welt:

Behind the Tracks of JAX 2019

Agile & Culture
Teamwork & Methoden

Data Technologies & 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 & Architecture
Strukturen & Frameworks

Web Development & JavaScript
JS & Webtechnologien

Performance & Security
Sichere Webanwendungen

Microservices & Serverside Java
Spring, JDK & mehr

Digital Transformation & Innovation
Technologien & Vorgehensweisen

Software Architecture
Best Practices