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#55: Alle machen XGBoost, aber was macht eigentlich XGBoost? Mit Matthäus Deutsch
vor 1 Jahr

#55: Alle machen XGBoost, aber was macht eigentlich XGBoost? Mit Matthäus Deutsch

43 Minuten
#54: Modell-Deployment: Wie bringe ich mein Modell in die Produktion?
vor 1 Jahr

#54: Modell-Deployment: Wie bringe ich mein Modell in die Produktion?

51 Minuten
#53: Agilität à la carte: Das Agile Fluency Model mit Dr. Wolf-Gideon Bleek
vor 1 Jahr

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1 Stunde 12 Minuten
#52: In-process Datenbanken und das Ende von Big Data
vor 2 Jahren

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41 Minuten
#51: Wer rastet, rostet: Die Rolle von Weiterbildung in Data Science
vor 2 Jahren

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46 Minuten
Ankündigung: Unser Podcast bekommt einen neuen Namen!
vor 2 Jahren

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2 Minuten
#50: Predictive Analytics mit LLMs: ist GPT3.5 besser als XGBoost?
vor 2 Jahren

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39 Minuten
#49: Data Science Projekte richtig managen mit Prof. Dr. Marcel Hebing
vor 2 Jahren

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1 Stunde 10 Minuten
#48: Open Source vs. Closed Source: Entwicklungen, Trends und Herausforderungen
vor 2 Jahren

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1 Stunde 2 Minuten
#47: Von Prognosen und Prompts: Data Science trifft generative KI mit Tobias Sterbak
vor 2 Jahren

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46 Minuten
#46: Strategien zur Performance-Optimierung in R
vor 2 Jahren

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25 Minuten
#45: Data Science bei 1&1 Versatel – Dr. Stephan Hausberg im Gespräch über den Aufbau von Data Teams
vor 2 Jahren

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49 Minuten
#44: Lineare Regression in der Praxis – Oldie oder Goldie?
vor 2 Jahren

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41 Minuten
#43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage
vor 2 Jahren

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42 Minuten
#42: Frontends in Data Science: Welches Visualisierungstool ist das Richtige?
vor 2 Jahren

#42: Frontends in Data Science: Welches Visualisierungstool ist das Richtige?

29 Minuten
Data Science Deep Dive

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#42: Frontends in Data Science: Welches Visualisierungstool ist das Richtige?
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