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#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…
#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…
#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…
#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…
#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…
#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…
#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,…
#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,…
#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,…
#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…
#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…
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.…
#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,…
#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…
#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 –…
#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…
#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…
#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…
#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…
#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…
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Data Science Deep Dive has published 97 episodes since May 2022, covering topics in Technology.
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