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67 Episoden

Ein deutschsprachiger Podcast rund um die Programmiersprache Python

Technologie

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Data Science (click here to comment)

8. Dezember 2025, Jochen

️ Zu Gast: Mira – Data Scientist, Geschäftsführerin einer
Berliner Data-Science-Beratung und Host des Podcasts Data
Science Deep Dive.

Dominik und Jochen sprechen mit ihr darüber, was Data Science
in der Praxis heute bedeutet: weniger Machine-Learning-Magie,
mehr solides Datenhandwerk – von der Problemanalyse über
Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und
Drift. An konkreten Projekten (u. a. einer
Luftschadstoff-Prognose für die Berliner Senatsverwaltung) wird
klar, wo die echten Herausforderungen liegen – und wo die
spannendsten Hebel sind.

In dieser Episode:

Was "Data Science" eigentlich umfasst – Skills, Rollen und
warum man dafür nicht unbedingt Informatik studiert haben muss

CRISP-DM in der Praxis – vom Use-Case bis Wartung und
Drift, und warum die Modellierung oft nur ein kleiner Teil ist

️ Tooling & Architektur – Pandas, Scikit-Learn, Polars,
Kubernetes, ClickHouse, REST-API, MLflow und Alerting mit
Redash

XGBoost vs. TabPFN – warum Gradient Boosting immer noch der
Klassiker ist und was Transformer-Modelle für tabulare Daten
können

Feature Engineering & Interpretierbarkeit – mit SHAP
verstehen, was das Modell gelernt hat

Performance in der Realität – Spark vs. Polars, Sampling,
vektorisierte Operationen und warum "verteilen" nicht
automatisch schneller heißt

LLMs für Vorhersagen – Experimente mit
Gebrauchtwagenpreisen und warum Finetuning hier Sinn macht

Unsere Picks:

Mira: Pandas UDFs für Parallelisierung in Spark – von
Stunden auf Minuten

Dominik: just – Hynek erklärt, warum just der bessere
Taskrunner ist als make

Jochen: ccusage / ccusage for codex – Token-Kosten im Blick
behalten bei claude code / codex

Shownotes

Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare:
hallo@python-podcast.de

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Visualisierungen: ggplot2 / Redash

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XGBoost / CatBoost / LightGBM / TebPFN / SHAP

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