Warum scheitern Data Science-Projekte?

Fallstricke und wie man sie vermeidet

Data Science- und KI-Projekte sind häufig mit Hürden und Komplikationen verbunden, nicht wenige gelten als 'gescheitert'. Warum ist das so? Welche besonderen Risiken birgt diese Art von agilen Projekten? Und wie kann man sinnvoll in das Thema Data Science und künstliche Intelligenz einsteigen? 

Das erwartet Sie im Webinar

Wir geben Ihnen einen Einblick in gute, aber auch negative Projekterfahrungen, die wir in den vergangenen Jahren gemacht haben. Außerdem möchten wir die 45 Minuten dazu nutzen, um einige Anwendungsfälle und persönliche Lessons Learned mit Ihnen zu teilen. 

Ziel des Webinars

Das Webinar soll Ihnen in erster Linie Transparenz im Kontext von Data Science-/Data & AI-Projekten bringen:

• Welche Besonderheiten bringen Data Science-Projekte mit?
• Über welche Fallstricke sollte ich mir im Klaren sein?
• Wie kann ich das Risiko verringern, dass mein Projekt scheitert?