Data Science mit Milch und Zucker Archiv
35 Episoden
36 Minuten
In der zwanzigsten Episode unseres Data Science Podcasts nehmen wir uns die Zeit, um tief in die Welt der Machine Learning Operations einzutauchen. Dr. René Brunner spricht mit Siegfried Eckstedt von AIKU über die Herausforderungen, die bei der Umsetzung von MLOps auftreten können. Siggi stellt dabei klar dass sich bewährte Architekturen oft branchenübergreifend unverändert einsetzen lassen. Wir konzentrieren uns auf die einzigartigen Aspekte von MLOps und zeigen, wie Modelle erfolgreich in produktive Umgebungen überführt werden können und welchen Benefit man dabei hat wenn man dabei über den Tellerrand hinausschaut und andere Abteilungen im Unternehmen mit einbezieht. Dabei spielt auch das Testing eine große Rolle! Wenn du denkst ein End-to-End Test ist der ultimative Check, dann hör rein was es mit der Testpyramide auf sich hat. Außerdem schmunzeln wir mit der Kiss and Kick Me Methode, die einem letztlich doch hilft, den MLOps-Prozess auf intelligente Weise zu vereinfachen und gleichzeitig mögliche Stolpersteine zu identifizieren und zu umgehen. Es ist informativ und spannend zugleich - lass uns gemeinsam die Welt der Machine Learning Operations von A bis Z erkunden!
25 Minuten
In der neunzehnten Episode unseres Data Science Podcasts spricht Dr. René Brunner mit Dr. Gordon Euchler über das spannende Thema Skalierung in Data Science Projekten. Hierbei geht der Direktor für Brand Development & Communication bei Deloitte zum Beispiel auf die Schnittstellen zwischen Data Science Projekten und Werbung ein Er erzählt anschaulich und mit vielen Beispielen aus dem echten Leben, was der "Unfug" (cit.) aus der Werbung mit Data Science zu tun hat, was genau Excitement Points sind und worum es bei der Erbsünder der Werbung geht. Außerdem erzählt Gordon begeistert von seinem Projekt der "30 Minute - University of Planning" bei dem Mentoren und Mentees für 30 Minuten zusammen kommen und voneinander lernen.
27 Minuten
In der achtzehnten Episode unseres Data Science Podcasts spricht Dr. René Brunner mit Dr. Michael Berthold über seine gewonnenen Erkenntnisse und gesammelten Erfahrungen als Professor an der Universität Konstanz und CEO der KNIME AG was das Thema Automatisierung von Modellen und MLOps betrifft. Du fragst dich, was der Wilde Westen mit MLOps zu tun hat? Michael erklärt anschaulich die Problematiken und verschiedenen Lösungsansätze und Optimierungsprozesse die in der realen Wirtschaft eingesetzt werden. Weg von der Theorie hin zum Einsatz tatsächlicher Resultate in der Produktion. KNIME ist eine Open-Source-Plattform zur Datenanalyse, -verarbeitung und -visualisierung. Mit einer benutzerfreundlichen Schnittstelle bietet KNIME eine Vielzahl an Tools und Algorithmen, um komplexe Datensätze effizient zu bearbeiten. Durch die Integration von Technologien wie maschinellem Lernen und Big Data ermöglicht KNIME eine flexible und leistungsstarke Datenanalyse für Fachleute aus verschiedenen Bereichen.
33 Minuten
In der siebzehnten Episode unseres Data Science Podcasts spricht Dr. René Brunner mit Dr. Christof Henkel über seine Erfahrung als Kaggle Grandmaster, wie viele Stunden Zeit er investiert hat und wie man als Anfänger am besten an diese Sache rangeht. Kaggle ist eine Plattform für Machine Learning und Data Science mit einer aktiven Community von über 10 Millionen Nutzern. Grandmaster zu werden erfordert eine herausragende Leistung in mindestens fünf Wettbewerben, bei denen man unter den Top 10 von 1000 Teams sein muss - eine wirklich beeindruckende Leistung. Dabei vergisst Christof niemals den Spaß bei der Sache und geht die Wettbewerbe ganz pragmatisch an - er hat ein paar wirklich interessante Insider-Tipps für uns!
31 Minuten
In der sechzehnten Episode spricht Prof. Dr. Brunner mit Dr. Matthias Hofmann über Data Science in der Forschung. Hierbei diskutieren sie verschiedene Forschungsschwerpunkte und Herausforderungen, welchen man in der Forschung begegnen kann. Auf diese Weise beleuchten sie die Schnittstelle von Data Science und Forschung, um genauer zu betrachten, wie sich diese auf die Arbeit innerhalb des Bereichs auswirkt. Gemeinsam gehen sie auch darauf ein, wie Data Science dazu beitragen kann, Forschungsprozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
32 Minuten
In der fünfzehnten Episode spricht Prof. Dr. Brunner mit Georg Gabelmann darüber, wie man ein erfolgreiches KI-Team von Grund auf aufbaut. Ohne ein funktionierendes Team ist die korrekte Durchführung von KI-Projekten unmöglich – Teamwork makes the dream work. Aus diesem Grund werfen Prof. Dr. Brunner und Georg Gabelmann einen Blick auf die wichtigsten Schritte innerhalb des Teamaufbauprozesses, um sicherzustellen, dass die Teams effektiv arbeiten und KI-Projekte nicht nur möglich, sondern auch erfolgreich werden lassen. Hierfür teilen sie bewährte Praktiken von erfolgreichen KI-Teams, um praktische Einblicke in die Schritte zu geben, die reibungslose Zusammenarbeit von Teams möglich machen.
35 Minuten
In der vierzehnten Episode befasst sich Prof. Dr. Brunner gemeinsam mit Gast Dr. Shahzad Cheema, Lead AI Algorithms Expert im Huawei Nuremberg Research Center, mit verschiedenen Themen im Bereich Data Science. Dr. Cheema, teilt seine "Lessons Learned" aus der Arbeit an zahlreichen Projekten und gibt wertvolle Tipps für das Set Up von AI-Projekten. In der Episode werden auch die Unterschiede in der Arbeit im Bereich Data Science zwischen den USA und Deutschland diskutiert. Hierbei teilt Dr. Cheema seine Erfahrungen und Beobachtungen aus beiden Ländern und gibt Einblicke in die Arbeitskultur und die Herausforderungen, die sich in beiden Kontexten stellen. Die Folge bietet eine informative und unterhaltsame Diskussion für alle, die sich für die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und internationale Arbeitskulturen interessieren.
37 Minuten
In der dreizehnten Episode spricht Prof. Dr. Brunner mit Dr. Matthias Herz über Knowledge Graphs und wie Unternehmen und Organisationen von dieser Technologie profitieren können. Ein Knowledge Graph ist eine Art von Wissensmanagement-System, das es ermöglicht, Wissen auf strukturierte Weise zu organisieren und zu verknüpfen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken oder Suchmaschinen können Knowledge Graphs die Beziehungen zwischen den verschiedenen Informationen besser abbilden und somit ein tieferes Verständnis für komplexe Themenbereiche ermöglichen. Sie erklären auch den Begriff Ontologie und wie er in Knowledge Graphs verwendet wird, um die Struktur und die Bedeutung von Konzepten und Beziehungen darzustellen.
27 Minuten
In unserer zwölften Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Nicole Höllebrand von Microsoft Viva, über People Analytics und wie die Arbeit mit personenbezogenen Daten aussieht. Sie beleuchten, wie sich die Arbeit mit Personen von Machine Learning unterscheidet und wie gängige Fragestellungen in People Analytics lauten. Wie genau mit People Analytics gearbeitet wird, welche Vorteile und Insights es bringt und wie es sich entwickelt erfahrt ihr hier!
25 Minuten
In unserer elften Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Oliver Hirschfelder Strategy & Sustainability Consultant bei Siemens Energy darüber, wie Nachhaltigkeit in Data Science eigentlich aussieht. Data Science und Technologie können eine entscheidende Rolle bei der Lösung von Nachhaltigkeitsproblemen spielen. Deswegen zeigen sie auf, wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und andere Data Science Methoden in Bereichen wie Energieeffizienz, Abfallmanagement und Umweltüberwachung eingesetzt werden können. Hierbei wird vor allem die Wichtigkeit, eine umfassende Sicht auf Nachhaltigkeitsprobleme zu haben und Daten und Technologie als Teil einer größeren Lösung zu sehen, betont. Data Science kann bei der Überwachung und Überprüfung von Nachhaltigkeitsinitiativen und -zielen eingesetzt werden, um Fortschritte zu messen und zu bewerten.
42 Minuten
In unserer zehnten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Gunnar David, Senior Data Science and Analytics Manager ex-ABINBEV darüber, wie die Arbeit in Data Science im Ausland aussehen kann. Die Arbeit in internationalen Teams und in Projekten, die spezifisch auf jeweilige Länder und Kulturen angepasst sind und sein müssen, bringen einige Herausforderungen mit sich. Wie man diese meistern und die Zeit im Ausland effektiv nutzen kann, erklären wir in dieser Episode.
25 Minuten
In unserer neunten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Timur Sereflioglu, über Data Mesh und wie man mit der fast schon endlosen Fülle von Daten umgehen kann. Hierbei sprechen sie darüber, was Data Mesh eigentlich ist - die Idee dahinter, wozu es gut ist und wie es angewandt werden kann. Wie die Umsetzung in Unternehmen aussieht und was Data Mesh für einen Nutzen hat erfahrt ihr hier!
30 Minuten
In unserer achten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Marcus Hartmann, dem Chief Data Officer bei PwC, über den Business Impact, den Data Science in Unternehmen generieren kann. Vor allem wird das Zusammenspiel und die Zusammenarbeit von Data Science und Business beleuchtet, was es zu beachten gibt und wo genau die Herausforderungen liegen. Mithilfe von konkreten Beispielen erläutern sie, wie Data Science im Produktbereich genutzt werden kann, um dort einen Mehrwert zu schaffen.
37 Minuten
In unserer siebten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Dr. Marcel Lotz, von MUST - The Munich Innovation Ecosystem, über Gründung von Deep Tech Startups. Besonders erzählt er uns über das spannende Projekt AI + Munich, welches Personen die im Bereich Deep Tech ein Unternehmen Gründen möchten, unterstützen kann und welche Themen diesem Projekt am Herzen liegen. Ebenfalls werden Erkenntnisse zu Unternehmensgründung, Vorurteile gegenüber KI, Talentfindung im Bereich Deep Tech und unternehmensrelevante Entscheidungen geteilt.
35 Minuten
In der sechsten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Vincenzo Porpiglia von P+L Data Recruitment darüber, wie Unternehmen in der Data Science Branche die richtigen Kandidaten/ Kandidatinnen in ihr Team gewinnen können. Gleichzeitig gibt es zahlreiche Tips & Tricks vom Recruiter, die Bewerber/-innen dabei helfen sollen, ihre Überzeugungschancen bei Bewerbungen zu erhöhen.
