Alles ist Data – aber bei uns wurde’s konkret.
Am 9. Mai 2025 haben wir mit dem Practical Data Science Congress 3000 (PDSC3K) gezeigt, dass Machine Learning, Big Data und Python mehr sind als nur Folienfutter. An der TH Georg Agricola in Bochum traf sich ein diverses Rudel aus Data Scientists, Entwicklerinnen, Praktikerinnen und Kaffee-Koryphäen, um einem hehren Ziel zu folgen:
Daten in Lösungen zu verwandeln. Mit echtem Code. An echten Problemen.
Was uns wichtig war – und was am Ende auch funktionierte:
- 🔧 Use Cases statt Use Hopes: Jede Session zeigte ein konkretes Projekt, das funktioniert. Oder funktionierte. Oder spektakulär scheiterte – und genau deshalb lehrreich war.
- 🛠️ Kein Hype, sondern Werkzeug: Statt ChatGPT-Wunschkonzerten oder KI-Visionen für 2050 ging es bei uns um Workflows, Frameworks und Fehler, die jede*r kennt.
- 🤝 Community & Austausch: Es wurde geredet, genickt, diskutiert, gestaunt – vom Check-in bis zum letzten Bier. Oder Mate. Oder Ginger Brew mit einer Gummibärchengarnitur.
🧠 Das Programm – ein Best-of echter Praxis:
Stephan Bökelmann – DAQ-Systeme, die mehr können als piepsen
Ein verteiltes Datenerfassungssystem mit echten Schnittstellenproblemen – gelöst mit Hirn, Helm und Handarbeit.
Benjamin Lentz – Team-Templates mit PyTorch
Wie ein sauber aufgesetztes PyTorch-Template ganze Arbeitsabläufe vereinfacht und Kollaborationen beschleunigt.
Lukas Jakubczyk – Wartung kann auch schlau
Predictive Maintenance auf verständlich, datengetrieben und mit Blick auf den Mittelstand.
Rusbeh Nagafi & Julius Herbert Taguebou – Raspberry Pi mit Hirn
Physical Computing trifft KI – der Pi als Experimentierplattform für schlauen Kram im echten Leben.
Luca Becker – Hugging Face feinjustiert
Transfer Learning, Fine-Tuning und wie man vortrainierte Modelle an eigene Daten anpasst.
René Glitza – MLOps mit On-Prem-Kubernetes
Wie man Machine Learning-Infrastruktur auf die eigenen Server bringt – und die Nerven trotzdem behält.
Dr. Carsten Zwilling – Pumpen mit Prognosekraft
Zustandsüberwachung, Fehlerdiagnose und Ausfallvermeidung – mit KI statt Kaffeesatz.
Anna Theimann – Fahrzeugdaten dezentral bitte!
Der OmnAIScope als Praxislösung für das verteilte Einsammeln und Verwerten von Fahrdaten – jenseits der Cloud.
René Glitza (2. Runde) – Wie schnell geht eigentlich PyTorch Loading?
Ein Deep Dive ins DataLoader-Verhalten – mit Performance-Hacks, die sogar RAM-Ritter jubeln lassen.
Die Stimmung: Nerdig, herzlich, ehrlich
„Es war wie früher – nur mit mehr GPUs“, sagte ein Teilnehmer. Und ja: Wir haben uns gefreut über diese nerdig-herzliche Stimmung, in der alle voneinander lernen wollten.
Nicht trotz, sondern gerade wegen der Praxisorientierung war der Hallway Track (aka: die Gespräche zwischen Tür und Tresen) das wahre Highlight.
Sponsorenliebe & Dankbarkeit
Ohne Support keine Datenparty – deshalb ein großes Danke an unsere Partner:
- nabla B
- Auto Intern GmbH
- VDE Rhein-Ruhr
Ihr habt ermöglicht, dass Studierende kostenlos dabei sein konnten, dass es kein Corporate Bullshit-Bingo gab – und dass wir tatsächlich drei funktionierende Kaffeemaschinen gleichzeitig am Netz hatten.
Danke auch an die Technische Hochschule Georg Agricola, die uns nicht nur Räume, sondern auch ein Skelett zur Verfügung stellte (true story).
Und natürlich: Danke an alle Speaker, Helfer, Gummibärchen-Spender, GitHub-Sharer und Badgewearer.
Ohne euch wäre das alles nur ein leerer Google-Kalendereintrag geblieben.
Und was kommt jetzt?
Na klar: Nach dem Kongress ist vor dem Chaos.
✅ Die KiCon Europe kehrt im September zurück nach Bochum – mit neuen Talks, neuen Gags und hoffentlich wieder funktionierender Bahnstrecke.
✅ Die emBO++ wird 2026 zehn Jahre alt – Save the Date!
✅ Und ein ganz neues Konferenzformat zur Hirn-Computer-Schnittstelle ist in der Mache.
Arbeitstitel: „Mind The Slime – Neural Interfaces & Other Weird Stuff“
Ideen willkommen.
Noch kein Skunk? Ändern wir
Die Open Skunkforce e. V. ist der wohl netteste Verein für nerdige Anwendungspraxis im deutschsprachigen Raum. Wer mitgestalten, mitlernen oder mitgammeln will:
www.skunkforce.org – beitreten lohnt sich.
Bis bald, ihr Data-Magier, Statistik-Punks und Modell-Tuner.
Bleibt neugierig. Bleibt praktisch. Und denkt daran:
Machine Learning ist nicht alles.
Aber wenn’s läuft, ist’s schon ziemlich geil.
Euer
Tobe von der Skunkforce