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von The Erium Podcast

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  1. Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN

    KI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz komm

  2. Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply

    Dr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gem

  3. Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML

    Dr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung

  4. WRAP UP Season 4

    In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachte

  5. CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen

    Causal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim und Theo was man für ein erfolgreiches Causal Inference Projekt neben der reinen Technik auf keinen Fall außer Acht

  6. CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus?

    Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen und unter welchen Rahmenbedingungen es am sinnvollsten ist, einen kausalen Ansatz zu verfolgen. Maksi

  7. AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschläger

    In dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert er, welche Rolle kausales Machine Learning beim Application Performance Monitoring spielt. Welche Vorraussetzung

  8. REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2

    In der neusten Folge von The Erium Podcast setzen Maksim und Theo ihren Rückblick auf die letzten Data Science Meetups fort. Worum ging es jeweils und was waren die spannendsten Erkenntnisse? Und wie schaffte es Least Squares zum Algorithmu

  9. REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 1

    In der neusten Folge von The Erium Podcast blicken Maksim und Theo zurück auf eine spannende Serie unserer Data Science Meetups. Sie verraten euch, worum es jeweils ging, und was die jeweils interessantesten Insights waren. Darüber hinaus w

  10. CAUSAL MACHINE LEARNING – welche Algorithmen eignen sich dafür?

    Welche Algorithmen eignen sich fürs Causal Machine Learning und was haben diese gemeinsam? Und muss ich diese Algorithmen alle selbst implementieren oder gibt es bereits Packages die ich direkt nutzen kann? In der neusten Folge von „The Eri

  11. CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxis

    Wann werden Entscheidungen, die ohne Causal Inference getroffen werden, richtig teuer? Und was haben Gutscheine mit der Prozessindustrie zu tun? In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo konkrete Beispiele aus der Praxis und erklären wie

  12. CAUSAL MACHINE LEARNING – Korrelation, Kausalität und die verirrte Statistik

    Spurious Correlations, D-Separation, Counterfactuals… und was haben eigentlich Bärte mit Machine Learning zu tun? In dieser Folge von The Erium Podcast gehen wir auf eine Reihe von Fachtermini ein und lüften dabei was – und vor allem auch w

  13. CAUSAL MACHINE LEARNING – was ist das genau und wofür braucht man es?

    Zum Auftakt der Staffel 4 klären wir zunächst den Begriff Causal Machine Learning. Die reine Statistik kümmert sich nicht um Kausalitäten. Der Mensch hingegen sucht lechzend nach kausalen Zusammenhängen. Das ist eine gefährliche Kombination

  14. WRAP UP Season 3

    Das war’s mit unserer 3ten Staffel! Wir blicken zurück auf Erikas Abenteuer und tollen Diskussionen mit erstklassigen Experten aus der Welt von Data Science und Machine Learning. Und: Wir erzählen euch wie es mit dem Podcast weiter geht! Th

  15. WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk

    Wie skaliert man Data Science-Use Cases? Was muss man dabei beachten? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Walter Denk, Senior Data Scientist bei Bayer, und Theo Steininger. Walter’s LinkedIn: Walter Denk | LinkedIn (https://www.linke

  16. WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht

    Wie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? Muss man als Data Scientist nach dem Projekt noch Babysitter für sein Modell spielen? Das und noch mehr diskutieren wir gemeinsam mit Oliver Bracht, Chief Data Scientist der eoda GmbH

  17. WIEVIEL PROJEKTMANAGER MUSS IN EINEM DATA SCIENTIST STECKEN? – mit Sebastian Eckert

    Wie funktioniert agiles Projektmanagement in Data Science-Projekten? Was ist die Idee hinter Crisp-DM? Welche Rolle spielt Erwartungsmanagement im Projekt? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Sebastian Eckert, Data Analyst aus dem Te

  18. WIE KOMMUNIZIERT MAN RICHTIG MIT DATENVISUALISIERUNGEN? – mit Dr. Johannes Kehrer

    Wie gestaltet man informative und überzeugende Visualisierungen? Und wie sieht das typische Publikum eines Data Science Vortrags überhaupt aus? Das und noch mehr diskutieren wir in der neuen Folge von The Erium Podcast gemeinsam mit Dr. Joh

  19. WIE SOLLTE EIN JUNGES START-UP DAS THEMA CLOUDCOMPUTING ANGEHEN? – mit Dr. Nicolay Hammer

    Wie sollte ein Start-Up das Thema Cloudcomputing angehen? Wie viel muss ein*e Data Scientist*in über Cloudcomputing wissen? Wo sollte man die Berechnungen für das Modell am besten laufen lassen? All das diskutieren wir gemeinsam mit Dr. Nic

  20. WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbert

    Wie sehr muss ich als Data Scientist verstehen, wie die Algorithmen intern funktionieren? Diese und noch weitere Fragen diskutieren wir geimeinsam in dieser Erium-internen Folge mit Dr. Stefan Hilbert und Maksim Greiner. Stefan’s LinkedIn-P

  21. STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis

    Strukturierter Data Lake oder bedarfsorientierter Flickenteppich? Wie geht man im Kontext eines bestimmten Use Cases mit Missing Values und Outliern um? Und wieviel sitzt ein Data Scientist wirklich vorm Computer? Das Preprocessing ist in d

  22. FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat

    Für welche Firmen macht ein Machine Learning-Projekt überhaupt Sinn? Was unterscheidet Data Science von Computer Science? Und wie entwickelt man eine ordentliche Corporate Strategy im Bezug auf zukünftige Data Science-Use Cases? Diese Frage

  23. I WANT YOU for our eMeetups!

    I WANT YOU for our eMeetups! Du arbeitest im Bereich Data Science und möchtest dich mit anderen Experten austauschen? Dann darfst du bei den Erium-eMeetups nicht fehlen! In lockerer informeller Diskussionsrunde werden die Kernthemen aus den

  24. WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag

    It’s Launch Time! Gemeinsam mit Data Science Team Manager Dr. Jan Therhaag und Theo Steininger diskutieren wir wie man ein Machine Learning-Projekt in einer Firma ins Rollen bringt, die erstmal gar nichts mit Data Science am Hut hat. Führt

  25. Get ready for Season 3!

    Macht euch bereit für die 3te Staffel! Begleitet mit uns die junge Data Scientistin Erika bei ihrem ersten Data Science Projekt. Rein fiktiv versteht sich, aber eben mit echten Herausforderungen aus der Welt von Data Scientists. Folge für F

  26. Reicht reine Data Science aus?

    Reicht es aus Experte für Deep Learning zu sein? Oder muss man Verbindungen und Expertenwissen zu anderen Bereichen mitbringen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein? Diese Frage diskutieren in der neuen Folge unseres KI Podcasts Theo S

  27. Die Gretchenfrage der Data Science

    In dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consult

  28. Drücken Data Scientists nur auf PLAY?

    Um euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die

  29. WRAP UP Season 2

    In Staffel 2 haben wir uns für euch mit spannenden Experten für Data Science und Machine Learning aus den verschiedensten Bereichen unterhalten. Dabei war von Agrarwissenschaften über Medizin bis hin zu den Politikwissenschaften wirklich al

  30. Lisa Winter – Psychologie und Data Science

    Wie sieht die Verbindung von Psychologie und Data Science aus? Und was genau ist überhaupt Growth Hacking? Co-Founder von Hakuna International und Growth Hacker Lisa Winter erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast. Hier geht’

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