Unlocking Data Science Excellence: Insights for Novices and Pros in Large Corporations

+++Unsere 21. Podcast-Episode: Data Science und Organisation+++
(English Version below) In unserer neuesten Podcast-Episode
sprechen wir mit Dr. Carlotta Schatten, Engineer Manager bei
Autoscout24, über spannende Aspekte im Bereich Data Science und
Unternehmensorganisation. Wir diskutieren die Bedeutung von Data
Science in Unternehmen, strukturelle Herausforderungen, Corporate
Value, Data Drift und vieles mehr. Wir beleuchten zentrale
organisatorische Faktoren, den Bedarf an Data Science, funktionale
und technische Anforderungen sowie die Notwendigkeit von
Flexibilität. Besonders interessant ist die enge Zusammenarbeit
zwischen Product Managern und dem Data Science Team, die oft in
Organisationen mit zentralisierten Data Teams eine Herausforderung
darstellt. Wir erörtern, wie ein datengetriebenes Mindset in der
gesamten Struktur verankert werden kann und welche Vorteile sich
daraus ergeben. In zentralisierten Data Teams arbeiten Data
Analysts, Data Engineers und Data Scientists mit unterschiedlichen
Wissensschwerpunkten, die sich auf die Bedürfnisse interner Kunden
spezialisiert haben. Wir erläutern die verschiedenen Rollen und
Aufgaben dieser Teammitglieder im Podcast. Transparenz ist
entscheidend, wenn es darum geht, komplexe Machine Learning Modelle
und ihre Funktionsweise für interne User verständlich zu erklären.
Wir betonen die Wichtigkeit, Abweichungen zwischen Trainingsdaten
und realen Daten zu beachten und Experten hinzuzuziehen, wenn
Probleme auftreten. Carlotta teilt auch Einblicke in die
Automatisierung von Deployment-Prozessen und zeigt anhand von
interessanten Beispielen, inwieweit dies möglich und sinnvoll ist.
Zum Abschluss gibt es wertvolle Tipps für Anfänger im
Data-Science-Bereich. Hol deine Kopfhörer raus und lass dich von
dieser spannenden Episode inspirieren! +++++ English Version +++++
In our latest podcast episode, we discuss exciting aspects of Data
Science and organizational structure with Dr. Carlotta Schatten,
Engineering Manager at Autoscout24. We delve into the significance
of Data Science in businesses, structural challenges, Corporate
Value, Data Drift, and much more. We shed light on crucial
organizational factors, the demand for Data Science, functional and
technical requirements, and the need for flexibility. Of particular
interest is the close collaboration between Product Managers and
the Data Science Team, which often poses a challenge in
organizations with centralized Data Teams. We explore how a
data-driven mindset can be embedded throughout the structure and
the benefits it brings. In centralized Data Teams, you'll find Data
Analysts, Data Engineers, and Data Scientists with varying areas of
expertise, specialized to cater to the needs of internal customers.
We explain the different roles and responsibilities of these team
members in the podcast. Transparency is key when it comes to making
complex Machine Learning models and their operation understandable
to users. We emphasize the importance of acknowledging
discrepancies between training data and real data, and involving
experts when issues arise. Carlotta also shares insights into the
automation of deployment processes and illustrates to what extent
this is possible and practical with intriguing examples. To wrap
up, we offer valuable tips for beginners in the Data Science field.
Grab your headphones and let this exciting episode inspire you!