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Data Science Deep Dive Archiv

101 Episoden

#31: Ist R eigentlich tot?

45 Minuten

#30: Agile Softwareentwicklung im Data-Science-Kontext

35 Minuten

#29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack

60 Minuten

#28: Unsere Erkenntnisse aus einem Fraud-Detection-Projekt mit Echtzeitdaten

35 Minuten

#27: Kann ein Large Language Model (LLM) bei der Klassifikation tabellarischer Daten XGBoost schlagen?

39 Minuten

#26: A/B-Testing: Erkenntnisse statt Bauchgefühl

33 Minuten

#25: Feature Store: Features als wiederverwendbares Datenprodukt

39 Minuten

#24: Explainable AI: Entscheidungen von Black-Box-Modellen verstehen

35 Minuten

#23: Unsexy aber wichtig: Tests und Monitoring

35 Minuten

#22: Sind Makro-Prognosen in Zeiten von Strukturbrüchen noch sinnvoll?

42 Minuten

#21: Machine Learning Operations (MLOps)

58 Minuten

#20: Ist Continuous Integration (CI) ein Muss für Data Scientists?

46 Minuten

#19: Data Science und Story Telling

30 Minuten

#18: Big Data Erfolgsgeschichten

39 Minuten

#17: Use Case - Kundensegmentierung

47 Minuten
Data Science Deep Dive

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