3 Optionen:
Prio 1: Failures aus Mobilfunk-Daten – Fail Drops | Case mit einer extrem hohen Anzahl von Daten | Analyse von komprimierter Pipeline, Diversifikation, Clusterung & Bilddaten | Zielfrage: Wo gibt es Probleme im Netzwerk?
Sehr spannend in Bezug auf Data Science Methoden und Architektur
Prio 2: Predictive Maintenance im Festnetz der DT (Glasfaser oder Kupfer-Kabel, Unterschiedliche Schadens- und Problemfälle)
Prio 3: Einsatz von Knime (Data Citizens, Upscaling, Wo wäre ein Vorteil, bei Einsatz von Knime (Gerne auch BarCamp Session)