- #132 +2Technologie
- #132beste Platzierung
- alle zwei WochenErscheinungsrhythmus
- 45 mintypische Länge
- 22. Okt.letzte Folge
Wir machen Data Science. Und in unserem Podcast Data Science Deep Dive reden wir darüber.
Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.
Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.
Folgen
#105: [DSK2] Data Strategy Kompass – Die Bestandsaufnahme
In der zweiten Folge unserer Serie "Data Strategy Kompass" geht es um die Bestandsaufnahme: Wo steht ein Unternehmen aktuell beim Thema Daten? Dafür stellen wir eine Matrix mit sieben Dimensionen vor, von strategischen Entscheidungen über G
#104: Treatment-Effekte messen: Was hat eine Maßnahme wirklich gebracht?
Ob in der Entwicklungszusammenarbeit, im Online-Marketing oder beim Pricing: Wer wissen will, was eine Maßnahme bewirkt hat, steht vor dem Problem, dass sich immer nur eine Welt beobachten lässt. In dieser Folge sprechen Mira und Amit darüb
#103: EU AI Act: Risikostufen, Pflichten und Watermarking mit SynthID
In dieser Folge sprechen wir über den EU AI Act: was er unter einem KI-System versteht, welche Risikostufen er unterscheidet und welche Regeln bereits gelten. Wir gehen auf die kurzfristigen Änderungen durch den EU AI Omnibus ein, unter and
#102: [PAIQ5] Predictive AI Quarterly
Die letzten Monate waren geprägt von neuen Foundation Models für tabellarische und sequentielle Daten: TabPFN 3 skaliert auf eine Million Beobachtungen, Google stellt mit TabFM ein eigenes Modell samt BigQuery-Integration vor, NXAI veröffen
#101: [DSK1] Data Strategy Kompass – Was Datenstrategie ist & was nicht
Ein Geschäftsführer will im Quartalsmeeting wissen, welche Kundengruppe die profitabelste ist – der Vertrieb antwortet mit einer Zahl aus Excel, das Controlling mit einer anderen aus SAP, und das Meeting endet ohne Entscheidung. Mit dieser
#100: Crash Course Data Science: Was Entscheider*innen wissen müssen
Folge 100 bündelt, was Entscheider*innen über Data Science wissen sollten – aufgeteilt in vier Blöcke: Begriffsklärung, Datenqualität, Modellgüte und Erfolgsfaktoren. Mira und Amit ordnen ein, wie KI, Machine Learning und Statistik zusammen
#99: Cluster-Architektur mit Kubernetes: self-hosted, managed oder gar nicht?
Sebastian und Michelle sprechen in dieser Folge über Cluster-Architektur mit Kubernetes: was das Tool leistet, welche Betriebsvarianten es gibt und für wen sich der Einsatz überhaupt rechnet. Ausgangspunkt sind die typischen Gründe für k8s
#98: Risiken bei der Softwareentwicklung mit AI Agents
Sebastian und Liel setzen die Folge #91 zur Zukunft der Softwareentwicklung fort und widmen sich diesmal den Risiken beim Einsatz von AI Agents. Sie ordnen ein, welche Gefahren beim lokalen Arbeiten mit Agents tatsächlich bestehen – von aut
#97: Die Güte von Gen-AI-Projekten bewerten mit Tobias Sterbak
Wie misst man die Qualität von Gen-AI-Projekten, wenn der Output selten eindeutig richtig oder falsch ist und ein Ground Truth oft fehlt? Auf Anregung unserer Hörerin Andrea sprechen Mira und Tobias darüber, warum die Evaluation generativer
#96: Queer Data: Wie erfasst, bereinigt und analysiert man sensible Daten?
Pünktlich zum Pride Month widmen sich Mira und Liel der Frage, was bei der Arbeit mit sensiblen personenbezogenen Daten am Beispiel queerer Daten zu beachten ist. Sie gehen die drei Phasen Datenerfassung, -bereinigung und -analyse durch und
#95: GitOps: Deployments mit Ruhepuls
GitOps ist ein DevOps-Ansatz, bei dem der Betrieb von Services als Code in Git abgelegt und versioniert wird, statt Deployments manuell über Oberflächen zusammenzuklicken. In dieser Episode erklären Mira und Andreas, was GitOps ausmacht, wi
#94: [PAIQ4] Predictive AI Quarterly
In dieser Ausgabe des Predictive AI Quarterly geben Till und Amit einen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen des letzten Quartals im Bereich Predictive AI. Themen sind unter anderem Hyper-Agents von Meta, praktische Herausforderunge
#93: Bayesianische Statistik: Vorwissen und Daten kombinieren
In dieser Episode sprechen Mira und Amit über die Grundlagen der bayesianischen Statistik und zeigen anhand der Wahlprognose für die Bundestagswahl, wie sich Vorwissen und neue Daten zu einer aussagekräftigen Posterior-Verteilung kombiniere
#92: Anomaly Detection von Produktbildern mit ClickHouse
In dieser Episode geht es um die Anomaly Detection von Produktbildern in einem realen Produktions-Use-Case – von der Problemstellung bis zur Umsetzung in ClickHouse. Wir zeigen, wie sich fehlerhafte Produkterkennungen mithilfe von Embedding
#91: Software ohne Entwickler*innen? Wie AI Agents unsere Arbeit neu definieren
Agentic AI verändert die Art, wie Software entsteht und stellt bestehende SaaS- und Subscription-Modelle zunehmend infrage. Im Fokus stehen AI-Agents, die in Think-Act-Observe-Loops eigenständig handeln und Entwicklungsprozesse automatisier
#90: Demand Forecasting bei Krombacher – Mit Dr. Max Schüssler
In dieser Episode sprechen wir mit Max, Team Lead Data Science bei der Krombacher Brauerei, über Demand Forecasting in der Konsumgüterindustrie. Gemeinsam beleuchten wir, wie Krombacher die tägliche Nachfrageprognose für Bier und weitere Pr
#89: ROC around the clock – Alles rund um Gütemaße für Klassifikationsmodelle
In dieser Episode des Data Science Deep Dive sprechen Mira und Amit über Modellgütemaße für binäre und kategoriale Zielvariablen. Sie erklären zentrale Kennzahlen wie Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC und Log Loss und zeigen, welch
#88: Anomalie-Erkennung im Loyalty-Programm bei Krombacher – Mit Fabian Wörenkämper
In dieser Episode des Data Science Deep Dive spricht Mira mit Fabian Wörenkämper, Data Scientist bei der Krombacher Brauerei, über Anomalie-Erkennung im Loyalty-Programm. Im Fokus steht die Frage, wie auffällige Punkteaktivitäten erkannt we
#87: [PAIQ3] Predictive AI Quarterly
Im aktuellen Predictive AI Quarterly sprechen wir über zentrale Entwicklungen im Bereich Predictive AI und teilen Erfahrungen aus einem konkreten LLM-Projekt. Thema sind unter anderem TabPFN 2.5, neue Ansätze für Explainability sowie der wa
#86: "Garbage In, Garbage Out" verhindern: Datenvalidierung richtig gemacht
In dieser Episode dreht sich alles um Datenvalidierung und darum, wie sich das Prinzip "Garbage In, Garbage Out" vermeiden lässt. Mira und Michelle erklären, warum eine gründliche Prüfung der Datenqualität direkt zu Projektbeginn entscheide
#85: Technologieauswahl im Dschungel der Möglichkeiten
Die Tech-Welt bietet heute mehr Auswahl denn je und damit auch viel mehr Möglichkeiten, genau die passende Lösung für den eigenen Kontext zu finden. Wir sprechen darüber, warum Entscheidungen nicht mehr über ein einzelnes Kriterium laufen,
Kurze Pause, frische Energie: Wir hören uns im neuen Jahr!
Wir möchten uns kurz mit einem Update in eigener Sache bei euch melden. Normalerweise erscheinen unsere Episoden alle zwei Wochen, aktuell sind wir jedoch stark in laufende Projekte eingebunden. Damit wir euch weiterhin qualitativ hochwerti
#84: Body Leasing: Zwischen Beratung, Teamkultur und Erwartungsmanagement
In dieser Episode sprechen wir darüber, wie es ist, im Body Leasing als externer Data Scientist direkt im Kund*innenteam zu arbeiten. Mira und Andreas teilen ihre Erfahrungen zu Rollenwechseln, Erwartungen im Projekt und dem Umgang mit Druc
#83: Wie gut ist gut genug? Modellgütemaße richtig verstehen
In dieser Folge sprechen Mira und Amit über Modellgütemaße für kontinuierliche Zielvariablen – also darüber, wie man die Qualität von Vorhersagen richtig bewertet. Von MAE und RMSE bis hin zu R² und AIC/BIC: Wir erklären, was die einzelnen
#82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best Practices aus der Praxis
Wie behält man eigentlich den Überblick, wenn Data Science Services in Produktion laufen? In dieser Folge sprechen Sebastian und Michelle darüber, wie man einen sinnvollen Monitoring-Stack aufsetzt – von Logs und Metriken bis hin zu Alerts
#81: [PAIQ2] Predictive AI Quarterly
In dieser Folge des Predictive AI Quarterly sprechen wir über die Veröffentlichung von GPT-5 und was sich im Vergleich zu GPT-4 geändert hat. Wir schauen uns an, wie Reasoning jetzt funktioniert und welche Optionen Entwickler*innen bei der
#80: Willkommen an Bord: Wie wir neue Kolleg*innen begleiten
Onboarding ist mehr als nur Laptop einrichten und Accounts anlegen, es ist der Startpunkt für alles, was danach kommt. In dieser Folge sprechen wir über die ersten Tage und Wochen, wie man neuen Kolleg*innen Orientierung gibt und warum Ment
#79: Data Science on the Edge: Modelle in verteilten Umgebungen
Modelle auf Edge-Devices zu bringen ist kein Standard-Deployment – das zeigt sich im gesamten Life-Cycle: von der Datenpipeline über das Feature-Engineering bis zur Modellüberwachung. In dieser Folge diskutieren wir, wie sich gängige MLOps-
#78: Der Use-Case-Guide: Navigationshilfe für echten Mehrwert
In dieser Folge sprechen wir darüber, wie man den nächsten sinnvollen Data-Science-Use-Case identifiziert. Egal ob man gerade erst mit Daten startet oder schon komplexe Produkte im Einsatz hat. Wir klären, wer in den Prozess einbezogen werd
#77: Uplift Modeling: Der kausale Effekt von Rabatten, Retargeting & Co.
Uplift Modeling hilft dabei, den tatsächlichen Effekt von Maßnahmen wie Rabatten oder Gratisprodukten auf das Verhalten einzelner Kund*innen vorherzusagen, also: Wer hätte ohnehin gekauft und wen überzeugen wir wirklich? Statt bloßer Vorher
