Startseite
Podcasts
Data Science Deep Dive Podcast
#57: Mehr als heiße Luft: unsere Berliner Luftschadstoffprognose mit Dr. Andreas Kerschbaumer

#57: Mehr als heiße Luft: unsere Berliner Luftschadstoffprognose mit Dr. Andreas Kerschbaumer

Data Science Deep Dive vor 1 Jahr

0:00

51:20

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 Andreas, was sie in diesem spannenden
Projekt gelernt haben.

***Links***

Digitale Plattform Stadtverkehr Berlin:
https://viz.berlin.de/site/_masterportal/berlin/index.html (für
die Prognosen kann oben links Themen > Fachdaten > Umwelt
ausgewählt werden)

Episode #12: Use Case - Luftschadstoffprognose für Berlin
https://www.podbean.com/ew/pb-j24xm-1321244

Business Case: Customized Stack zur automatisierten
Luftschadstoffprognose in Berlin
https://www.inwt-statistics.de/blog/business_case_luftschadstoffprognose