x

75% of people globally want unbiased news (Pew Research) but are concerned they're not getting that.

Get balanced coverage with Symby. See how stories are covered across diverse outlets and spot when one side covers a story the other skips.

PODCAST

Data Science Deep Dive

INWT Statistics GmbH

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

technology

All Episodes

33:45

#83: Wie gut ist gut genug? Modellgütemaße richtig...

Data Science Deep Dive ·

2025/10/23

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 Kennzahlen aussagen, wo ihre Grenzen liegen und welche typischen Fallen es gibt. Außerdem geht's um Bias, Robustheit und warum der Kontext entscheidend ist. Und natürlich um die Frage: Welches Gütemaß passt eigentlich zu meinem

de

44:02

#82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best...

Data Science Deep Dive ·

2025/10/09

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 und Dashboards. Wir schauen uns Tools wie Prometheus, Grafana, Loki und ELK an und klären, worin sie sich unterscheiden. Außerdem geht's um Best Practices fürs Alerting, sinnvolle Feedbackschleifen und die Frage, wann und wie man Monitoring in den

de

26:26

#81:[PAIQ2] Predictive AI Quarterly

Data Science Deep Dive ·

2025/09/25

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 Nutzung haben. Außerdem geht's um neue Open-Source-Modelle von OpenAI, die Einführung von TabArena als dynamischem Benchmark für Tabulardaten und spannende Integrationen wie TabPFN in Sourcetable. Im Praxisteil nehmen wir QLoRA unter die Lupe und testen, ob

de

36:18

#80: Willkommen an Bord: Wie wir neue Kolleg*innen...

Data Science Deep Dive ·

2025/09/04

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 Mentoring so wichtig ist. Wir diskutieren auch den Übergang von den Basics hin zu Projekten und wie man Schritt für Schritt Verantwortung übernimmt. Außerdem werfen wir einen Blick darauf, was langfristig zählt: Wissen teilen, Feedback geben und Raum für Entwicklung

de

46:09

#78: Der Use-Case-Guide: Navigationshilfe für echten...

Data Science Deep Dive ·

2025/08/07

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 werden sollte, worauf man bei der Ideenfindung achten sollte und wie man Use Cases richtig bewertet. Ein besonderer Fokus liegt auf der Perspektive der Nutzer*innen und die Umsetzbarkeit in Bezug auf Daten, Methoden und Technik. Eine Folge für alle, die Orientierung

de

44:49

#73: Korrelation vs. Kausalität: Was braucht es für...

Data Science Deep Dive ·

2025/05/29

Korrelation ist nicht gleich Kausalität, und wer fundierte Entscheidungen treffen will, braucht mehr als gute Vorhersagen. In dieser Folge geht es um Confounder, Spurious Correlations und die Frage, wann Machine Learning kausale Einsichten liefern kann. Mit dabei: DoubleML als Brücke zwischen klassischer Statistik und Machine Learning.**Zusammenfassung** Unterscheidung zwischen Vorhersage und Intervention: Nur Kausalität beantwortet die "Was-wäre-wenn?"-Frage Praxisbeispiele: Bugs &

de

50:40

#72: TabPFN: Die KI-Revolution für tabulare Daten mit...

Data Science Deep Dive ·

2025/05/15

Wir sprechen mit Noah Hollman von Prior Labs, einem der Schöpfer von TabPFN (Tabular Prior Fitted Network), über dieses bahnbrechende Foundation-Modell für tabulare Daten. In der Diskussion geht es um die Funktionsweise von TabPFN, die Rolle von In-Context Learning, die Herausforderungen bei der Anwendung der Transformer-Architektur auf tabulare Daten sowie die Generierung synthetischer Daten mit strukturellen kausalen Modellen (SCMs). Darüber hinaus beleuchten wir die beeindruckenden

de

26:20

#71: Predictive LLMs: Skalierung, Reproduzierbarkeit...

Data Science Deep Dive ·

2025/05/01

In dieser Folge geht's um die Frage: Macht Größe von Large Language Models (LLMs) bei Predictive Analytics wirklich einen Unterschied? Wir vergleichen Open-Source-Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern – und siehe da, das 8B-Modell schlägt das große Schwergewicht. Außerdem berichten wir vom Finetuning auf einer AWS-Maschine mit 8 A100-GPUs und den Herausforderungen in Bezug auf die Reproduzierbarkeit. Auch das viel diskutierte DeepSeek-Modell haben wir im Autopreis-Benchmark antreten lassen

de

34:53

#67: "It works on my machine" war gestern – Docker...

Data Science Deep Dive ·

2025/03/06

Dieser Satz "it works on my machine" hat IT-Teams und Data Scientists lange Nerven gekostet. Früher war Deployment ein mühsames Zusammenspiel aus Setup-Anleitungen, inkompatiblen Umgebungen und endlosen Rückfragen. Docker bringt endlich Ordnung ins Chaos: Anwendungen laufen isoliert, reproduzierbar und unabhängig vom Host-System. Warum Containerisierung für Data Science ein echter Gamechanger ist und welche Best Practices du kennen solltest, erfährst du in dieser Folge!Zusammenfassung Früher

de

01:03:42

#66: Developer vs. Data Scientist mit Andy Grunwald...

Data Science Deep Dive ·

2025/02/20

Warum knirscht es immer wieder zwischen Data Scientists und Developern? In dieser Episode holen wir uns Verstärkung von Andy und Wolfi vom Engineering Kiosk Podcast um dieser Frage auf den Grund zu gehen. Wir reden über typische Klischees und warum diese zu Konflikten führen. Gemeinsam sprechen wir darüber, welche Skills helfen, damit beide Spezies am Ende harmonisch zusammenarbeiten können – statt sich gegenseitig auszubremsen.Zusammenfassung Klischees und Konflikte: Stereotype über Data

de

10 results

Similar Podcasts

Lead With AI

Tamara Nall

Linux in the Ham Shack

Black Sparrow Media

Data Engineering Podcast

Tobias Macey

Eye On A.I.

Craig S. Smith

Reflections

Livewire Labs