Data Science Deep Dive

In dieser Episode sprechen wir darüber, wie es ist, im Body Leasing als externer Data Scientist direkt im Kund*innenteam zu arbeiten. Mira und Andreas teilen ihre Erfahrungen zu Rollenwechseln, Erwartungen im Projekt und dem Umgang mit Druck und neuen Teamkulturen. Wir geben praktische Tipps für Onboarding, Kommunikation und Beziehungspflege, damit die Zusammenarbeit für alle Seiten gut funktioniert. Außerdem beleuchten wir die Chancen und Risiken für Beratungen, Freelancer*innen und Auftraggeber*innen. Am Ende zeigt sich: erfolgreich wird Body Leasing vor allem über gute Beziehungen und gute Selbstorganisation.   **Zusammenfassung** Was Body Leasing bedeutet und warum es eine besondere Form der Beratung ist Erfahrungen von Mira und Andreas: Rollen, Herausforderungen und Chancen im Kund*innenteam Tipps für den Einstieg: Onboarding ernst nehmen, Erwartungen klären, Ergebnisse gut präsentieren Bedeutung von Beziehungsebene, Teamkultur und Kommunikation im täglichen Miteinander Umgang mit Druck, Bewertung und wechselnden Anforderungen Vorteile für Berater*innen: neuer Input, externe Validierung, Einblick in andere Unternehmen Chancen und Risiken für Beratungsunternehmen und Freelancer*innen Sicht der Auftraggeber*innen: schnelle Verfügbarkeit, Know-how-Gewinn, aber auch On-/Offboarding-Aufwand

In dieser Folge sprechen Mira und Amit über Modellgütemaße für kontinuierliche Zielvariablen – also darüber, wie man die Qualität von Vorhersagen richtig bewertet. Von MAE und RMSE bis hin zu R² und AIC/BIC: Wir erklären, was die einzelnen Kennzahlen aussagen, wo ihre Grenzen liegen und welche typischen Fallen es gibt. Außerdem geht's um Bias, Robustheit und warum der Kontext entscheidend ist. Und natürlich um die Frage: Welches Gütemaß passt eigentlich zu meinem Modell?   **Zusammenfassung** Überblick über Gütemaße für kontinuierliche Zielgrößen Bias, MAE, MAPE, sMAPE, MSE, RMSE, R², AIC/BIC im Vergleich Vor- und Nachteile der einzelnen Metriken Typische Fallstricke: Ausreißer, kleine Werte, verzerrte Interpretation Tipps zur Auswahl des passenden Gütemaßes für den Use Case Bedeutung von Repräsentativität, Validierung und Gewichtung Fazit: Kombination mehrerer Gütemaße ist meist die beste Wahl   **Links** Blogserie zum Bestimmtheitsmaß (R²): https://www.inwt-statistics.de/blog/bestimmtheitsmass_r2-teil1 #26: A/B-Testing: Erkenntnisse statt Bauchgefühl https://www.podbean.com/ew/pb-6fzpj-143cfb1 #43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage https://www.podbean.com/ew/pb-vw736-15baac0

Wie behält man eigentlich den Überblick, wenn Data Science Services in Produktion laufen? In dieser Folge sprechen Sebastian und Michelle darüber, wie man einen sinnvollen Monitoring-Stack aufsetzt – von Logs und Metriken bis hin zu Alerts und Dashboards. Wir schauen uns Tools wie Prometheus, Grafana, Loki und ELK an und klären, worin sie sich unterscheiden. Außerdem geht's um Best Practices fürs Alerting, sinnvolle Feedbackschleifen und die Frage, wann und wie man Monitoring in den Entwicklungsprozess integriert. **Zusammenfassung** Ziel von Monitoring: schnelle Feedbackschleifen zwischen Entwicklung und Produktion Unterschied zwischen CI/CD und Monitoring, letztere liefert Feedback nach dem Deployment Planung des Monitorings idealerweise schon bei der Architektur berücksichtigen Überblick über Monitoring-Ziele: Services, Infrastruktur, Daten, Modelle Vergleich Cloud vs. Self-Hosted Monitoring (Aufwand, Flexibilität, Kosten) Wichtige Tools: Prometheus/Grafana/Loki, ELK-Stack, Nagios/Icinga/Zabbix, Great Expectations, Redash/Metabase Best Practices fürs Alerting: sinnvolle Schwellenwerte, Vermeidung von "Alert Fatigue", klare Zuständigkeiten Fazit: Monitoring braucht klare Ziele, sinnvolle Alerts und gute Visualisierung, um echten Mehrwert zu liefern   **Links** #23: Unsexy aber wichtig: Tests und Monitoring https://www.podbean.com/ew/pb-vxp58-13f311a Prometheus – Open-Source Monitoring-System: https://prometheus.io Grafana – Visualisierung von Metriken und Logs: https://grafana.com Loki – Log-Aggregation für Grafana: https://grafana.com/oss/loki/ ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): https://www.elastic.co/elastic-stack Great Expectations – Datenvalidierung und Monitoring: https://greatexpectations.io Redash – SQL-basierte Dashboards und Visualisierungen: https://redash.io Metabase – Self-Service BI-Tool: https://www.metabase.com Nagios – klassisches System-Monitoring-Tool: https://www.nagios.org Icinga – moderner Nagios-Fork: https://icinga.com Zabbix – Monitoring-Plattform für Netzwerke & Server: https://www.zabbix.com Prometheus Alertmanager: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/ PagerDuty – Incident Response Management: https://www.pagerduty.com   Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de

In dieser Folge des Predictive AI Quarterly sprechen wir über die Veröffentlichung von GPT-5 und was sich im Vergleich zu GPT-4 geändert hat. Wir schauen uns an, wie Reasoning jetzt funktioniert und welche Optionen Entwickler*innen bei der Nutzung haben. Außerdem geht's um neue Open-Source-Modelle von OpenAI, die Einführung von TabArena als dynamischem Benchmark für Tabulardaten und spannende Integrationen wie TabPFN in Sourcetable. Im Praxisteil nehmen wir QLoRA unter die Lupe und testen, ob Finetuning mit Quantisierung wirklich so effizient und verlustfrei ist, wie versprochen.   ** Zusammenfassung ** GPT-5 Release: Neues Reasoning-Feature, flexible Steuerung über Parameter und Empfehlungen für die Migration von GPT-4. Open-Source-Modelle von OpenAI: Veröffentlichung von 20B- und 120B-Modellen mit vergleichsweise moderatem Hardwarebedarf. TabArena: Dynamischer Benchmark für tabellarische Daten, der Ensembling und TabPFN bei kleinen Datensätzen hervorhebt. TabPFN in Sourcetable: Integration von Predictive AI direkt in Spreadsheets für nahtlose Nutzung. Praxis-Test QLoRA: Finetuning mit Quantisierung liefert gleiche Qualität wie LoRA, benötigt aber nur halb so viel Speicher.   ** Links ** OpenAI – GPT-5 für Entwickler*innen vorgestellt: https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-for-developers/ OpenAI – API Responses Referenz: https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create OpenAI – Guide: Reasoning in GPT: https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning OpenAI – Modell-Migrationsempfehlungen: https://platform.openai.com/docs/guides/latest-model#migration-guidance Hugging Face – Open-Source GPT 20B: https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b Hugging Face – Open-Source GPT 120B: https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b OpenAI – Ankündigung OSS-Modelle: https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-oss/ Hugging Face – TabArena Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/TabArena/leaderboard arXiv – TabArena Paper: https://arxiv.org/abs/2506.16791 Sourcetable – Homepage / Tool: https://sourcetable.com/ Heise c’t – Artikel "Komprimierte KI" (Februar 2025): https://www.heise.de/select/ct/2025/2/2432617330867723674 Heise c’t – Artikel "Quantisierung": https://www.heise.de/select/ct/2025/7/2504911435670065158 arXiv – QLoRA Paper (Mai 2023): https://arxiv.org/abs/2305.14314 NeurIPS – QLoRA Veröffentlichung: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/1feb87871436031bdc0f2beaa62a049b-Abstract-Conference.html arXiv – Paper zu Quantisierung: https://arxiv.org/abs/2501.13787 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de