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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

56:04

#79: Data Science on the Edge: Modelle in verteilten...

Data Science Deep Dive ·

2025/08/21

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-Ansätze verändern, wenn Netzwerk, Datenschutz oder Ressourcen limitiert sind. Wir sprechen über typische Architektur-Entscheidungen, sinnvolle Deployment-Strategien und warum Murphys Law auf Edge-Setups besonders gut zutrifft. Am Ende bleibt die Erkenntnis: ohne

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33:51

#77: Uplift Modeling: Der kausale Effekt von...

Data Science Deep Dive ·

2025/07/24

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 Vorhersage steht die Frage im Mittelpunkt, wie wir Verhalten gezielt verändern können. Wir sprechen über Methoden, notwendige Daten, Herausforderungen bei der Modellierung und warum Kausalität hier entscheidend ist. Außerdem sprechen wir darüber warum ein A/B-Test trotz

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38:06

#76: Digitale Souveränität: Risiken verstehen,...

Data Science Deep Dive ·

2025/07/10

Wer seine gesamte Infrastruktur in US-Clouds betreibt, begibt sich in gefährliche Abhängigkeiten. Im Podcast diskutieren wir, wie real die Risiken internationaler Machtspiele und Datenschutzprobleme sind und was Unternehmen dagegen tun können. Zwischen Know-how-Drain, geopolitischen Spannungen und drohenden Exportstopps braucht es einen klaren Blick auf die eigene IT-Landschaft. Unser Fazit: Resilienz beginnt mit bewusstem Design, nicht mit blindem Aktionismus.**Zusammenfassung** Digitale

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50:35

#75: Refactoring done right: Strategien, Risiken und...

Data Science Deep Dive ·

2025/06/26

Refactoring ist ein Begriff, der oft missverstanden wird. Er bedeutet nicht, dass etwas kaputt war, sondern dass man Code strukturell verbessert, ohne sein Verhalten zu verändern. In dieser Folge sprechen wir darüber, warum Refactoring im Alltag oft notwendig ist, wie man es erkennt und richtig angeht. Wir diskutieren, wann es sinnvoll ist, Refactoring gezielt zu planen oder spontan umzusetzen – und warum Tests dabei eine zentrale Rolle spielen. Außerdem werfen wir einen Blick auf die speziellen

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28:06

#74: [PAIQ1] Predictive AI Quarterly

Data Science Deep Dive ·

2025/06/12

Predictive AI Quarterly ist unser neues Format im Data Science Deep Dive. Alle 3 Monate sprechen wir über Entwicklungen im Bereich Predictive AI - kompakt, kritisch und praxisnah.Wir starten mit einem Überblick zu den aktuellen News und Trends, danach wird's hands-on: Wir berichten, was wir selbst ausprobiert haben, was gut funktioniert hat und was nicht. **Zusammenfassung** TabPFN ist ein Foundation-Modell speziell für tabulare Daten, das Prognose- und Klassifikationsaufgaben ohne Finetuning

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46:07

#70: Der Aufstieg zur Datenreife – Stufe für Stufe...

Data Science Deep Dive ·

2025/04/17

Wie datenreif ist dein Unternehmen eigentlich? Wir sprechen über die fünf Stufen der Data Maturity – von manueller Datensammlung bis zur KI als Teil der Unternehmenskultur. Dabei geht es auch um die Rolle der Organisation, warum viele beim „Death by Dashboards“ hängenbleiben und wie man echte Fortschritte macht. Und wir diskutieren, welche Abkürzungen auf diesem Weg funktionieren – und welche eher nach hinten losgehen.**Zusammenfassung** Data Maturity Skala: Fünf Stufen von manueller

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47:22

#69: AI Agents verstehen und evaluieren mit Matthäus...

Data Science Deep Dive ·

2025/04/03

AI Agents sind mehr als nur Chatbots – aber wie bewertet man sie richtig? Wir sprechen über die Herausforderungen beim Testen von AI im Kundenservice, warum falsche API-Parameter ins Chaos führen und wieso "mysteriöser Fleischeintopf" ein PR-Desaster wurde. Matthäus Deutsch von Parloa berichtet, wie flexible Plattformintegrationen und evaluative Ansätze (z.B. assertion-based Testing und Simulationen) den Einsatz von AI Agents vorantreiben. Außerdem: welche Metriken wirklich zählen, was

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41:29

#68: CI/CD für Daten: Datenversionierung für stabile...

Data Science Deep Dive ·

2025/03/20

Daten(banken) versionieren – klingt maximal unsexy, spart aber Stress im Deployment. Warum ohne Schema-Versionierung selbst kleine Änderungen große Probleme verursachen und was ORMs, Flyway oder Liquibase damit zu tun haben, erfahrt ihr hier. Daten historisieren ist ein Must-have für Compliance, Reproduzierbarkeit und Modellierung. Aber Achtung: Nicht jede Lösung passt für jede Datenbank und den Live-Betrieb. Wir geben Tipps, wie ihr eure Datenprodukte systematisch und effizient im Griff

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28:50

#65: Sicher ist nur die Unsicherheit:...

Data Science Deep Dive ·

2025/02/06

Punktprognosen sind was für Leute, die gerne enttäuscht werden ;) Wir befassen uns in dieser Episode mit der Quantifizierung und Kommunikation von Unsicherheit bei Prognosen. Dabei gehen Mira und Amit auf klassische Statistik, Bayes-Methoden, Machine Learning, Bootstrapping und Conformal Predictions ein. Außerdem gehen sie auf Herausforderungen der Data Literacy und bei rechenintensiven Ansätzen zur Bestimmung der Unsicherheit ein.Zusammenfassung Warum Unsicherheiten unverzichtbar sind (Beispiel

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40:31

#64: Predictive LLMs: Übertreffen Open-Source-Modelle...

Data Science Deep Dive ·

2025/01/23

Teil 2 unseres Preisprognose-Experiments für Gebrauchtfahrzeuge: Können Open-Source-LLMs wie Llama 3.1, Mistral und Leo-HessianAI mit GPT-3.5 mithalten? Wir haben fleißig gefinetuned, bis die Motoren qualmten – und es zeigt sich, dass die Unterschiede gar nicht mehr so groß sind. Mit ausreichend vielen Trainingsbeobachtungen nähern sich die Open-Source-Modelle den Ergebnissen von GPT-3.5 an und können es in einzelnen Metriken sogar übertreffen. Für das Finetuning größerer Modelle sind jedoch auch

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42:39

#63: Data Mining: der pragmatische Weg zu Datenreife...

Data Science Deep Dive ·

2025/01/09

„Data Mining“ – klingt nach Staub und Schaufeln, ist aber der Schlüssel zur Mustererkennung in Daten! Wir diskutieren, warum einfache Methoden oft besser sind als fancy KI-Lösungen, besonders bei niedriger Datenreife. Außerdem: Wie man nachhaltigen Mehrwert schafft, ohne sich in Dashboards zu verlieren, und welche Skills und Tools wirklich zählen. Hilfreich für alle, die effektiv mit Daten arbeiten wollen.Zusammenfassung Data Mining: Definition und Bedeutung als pragmatischer Ansatz zur

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21:02

#62: Kafka und Datenströme erklärt – und wie das...

Data Science Deep Dive ·

2024/12/19

Kafka, aber in R? Das geht jetzt! In dieser Folge klären wir, warum Kafka für schnelle Datenströme unverzichtbar ist und warum unser neuer R-Kafka-Client ein Gamechanger ist. Was ist Kafka, wofür braucht man es (oder auch nicht), und wie funktioniert unser Paket? Hört rein und probiert es aus!Zusammenfassung Apache Kafka als schnelles, ausfallsicheres System für Event-Streaming und Datenströme Einsatzbereiche: Überall wo Daten fortlaufend und in Echtzeit verarbeitet werden Unser R Kafka Client

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42:04

#61: Technologische Must-Haves: Unser Survival-Guide...

Data Science Deep Dive ·

2024/12/05

Zusammenfassend unsere Must-Haves:Datenbank / DWH Lösung zur Datenvisualisierung Möglichkeit, unkompliziert zu entwickeln (lokal oder im Web) Versionskontrolle / CI/CD Deployment-Lösung Trennung von Entwicklungs- und Produktivumgebung Monitoring für Modell & Ressourcen Verwandte Podcast-Episoden Folge #2: Erfolgsfaktoren für Predictive Analytics Projekte Folge #5: Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Mesh Folge #20: Ist Continuous Integration (CI) ein Muss für Data Scientists? Folge #21:

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41:44

#60: Job-Sicherheit als Data Scientist:...

Data Science Deep Dive ·

2024/11/21

Die glorreichen Zeiten des Data Scientist scheinen vorbei zu sein – oder doch nicht? Warum stagnieren die Jobangebote? Und wie passt GenAI ins Bild? Wir sprechen über die neuen Herausforderungen am Arbeitsmarkt, was Unternehmen und Jobsuchende jetzt tun sollten, und warum Data Engineers irgendwie sexy, aber nie so richtig hot waren. Spoiler: Flexibilität und Generalismus sehen wir als wichtige Eigenschaften für die Zukunft!***Links*** #4: Job-Profile & Arbeitsmarkt

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18:00

#59: Besser mit Helm: komplexe Deployments...

Data Science Deep Dive ·

2024/11/07

Helm auf und los geht’s! In dieser Episode zeigen wir euch wie wir ein Fraud-Detection-Projekt mit komplexen Deployments mithilfe von Kubernetes und Helm in den Griff bekommen haben – Spoiler: Copy-Paste hatte hier keine Chance! ;) Warum Helm ein Gamechanger für eure Kubernetes-Configs sein kann und was es mit diesen ominösen Charts auf sich hat, erfahrt ihr hier. Für alle, die mehr Ordnung im Deployment-Chaos suchen, ist das die perfekte Folge.***Links*** #14: Kubernetes

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37:32

#58: Arm, aber sexy: Data Warehousing at Scale ohne...

Data Science Deep Dive ·

2024/10/24

Dies ist ein Gedankenexperiment, das euch zeigt, wie man mit wenig Budget und minimaler Hardware eine clevere self-service Umgebung bastelt, die auf dem Laptop oder einer günstigen Cloud-Instanz läuft. Wir sprechen darüber wie so ein Stack aussehen kann (Storage Layer, Data Layer, Compute Layer) und welche Anwendungsszenarien es gibt, aber auch wo die Grenzen bei einem solchen Szenario liegen. ***Links*** #52: In-process Datenbanken und das Ende von Big Data

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51:20

#57: Mehr als heiße Luft: unsere Berliner...

Data Science Deep Dive ·

2024/10/10

In dieser Episode sprechen wir mit Dr. Andreas Kerschbaumer, Umweltexperte beim Berliner Senat, über unsere Luftschadstoffprognose und warum Berlin immer noch dringend sauberere Luft braucht. Andreas erklärt, wie Machine Learning hilft, die Luftverschmutzung vorherzusagen und welche Rolle klassische Methoden (CTMs) dabei spielen. Wir vergleichen den neuen Machine-Learning-Ansatz mit dem traditionellen und diskutieren, welche Vor- und Nachteile sie mit sich bringen. Außerdem verraten Mira und

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25:16

#56: Unsere Bundestagswahl-Prognose: Wer gewinnt die...

Data Science Deep Dive ·

2024/09/26

Vor der Bundestagswahl 2017 haben wir begonnen, ein Prognosemodell für den Wahlausgang zu entwickeln – und seitdem ständig verbessert. Heute präsentieren wir täglich aktualisierte Prognosen, die Verzerrungen einzelner Wahlumfragen korrigieren und das Wahlverhalten am Wahltag vorhersagen. Mit bayesianischen Modellen liefern wir Wahrscheinlichkeiten zur Regierungsbeteiligung und anderer Ereignisse und stellen sie auf wer-gewinnt-die-wahl.de bereit. ***Links*** Website: Wer gewinnt die Wahl 2025

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42:35

#55: Alle machen XGBoost, aber was macht eigentlich...

Data Science Deep Dive ·

2024/09/16

Warum ist XGBoost seit Jahren das Tool der Wahl, wenn es um tabulare Daten geht? Mira spricht zusammen mit Matthäus Deutsch darüber, warum XGBoost State of the Art ist und was es so erfolgreich macht. Außerdem: Wie schlägt sich XGBoost im Vergleich zu Deep Learning? Und gibt es überhaupt bessere Alternativen? **Links** Kaggle AI Report 2023: https://storage.googleapis.com/kaggle-media/reports/2023_Kaggle_AI_Report.pdf?trk=public_post_comment-text XGBoost Documentation:

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51:12

#54: Modell-Deployment: Wie bringe ich mein Modell in...

Data Science Deep Dive ·

2024/08/29

Online vs. Offline Serving – welcher Ansatz ist besser? Wir besprechen, wie du dein Modell erfolgreich in die Produktion bringst und eine passende Datenschnittstelle deployst. Dazu gibt’s Tipps zu den Tools, die uns dabei helfen, wie FastAPI, Docker und Kubernetes. Außerdem erfährst du, worauf du bei der Automatisierung und beim Handling vieler Modelle achten solltest.**Links** Buch: Designing Machine Learning Systems by Chip Huyen

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