Der Podcast für Young Professionals räumt mit Mythen auf, gibt Einblicke in die Welt der Data Scientists und zeigt euch die Power von Machine Learning.
Starte mit der neuesten Episode:
24. November 2020
Reicht reine Data Science aus?
Reicht es aus Experte für Deep Learning zu sein? Oder muss man Verbindungen und Expertenwissen zu anderen Bereichen mitbringen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein? Diese Frage diskutieren in der neuen Folge unseres KI Podcasts Dr. Theo Steininger, Dr. Maksim Greiner und Jago Silberbauer.
Hier geht’s zur Folge mit Software Developer Felix Achilles, der uns den Input zu diesem Gespräch geliefert hat: https://theeriumpodcast.de/1439/
Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahren
„Lasst uns doch mal was machen, was auch im echten Leben was bringt!“ Dr. Frederik Beaujean erzählt uns in der […]
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Fabian Müller – Data Scientist mit Political Science Background
Auf was achtet ein Head of Data Science wenn er neue Leute einstellt? Und wie kommt man von Politikwissenschaften zur […]
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Julia Gottfriedsen – Environmental Data Scientist und Hackathon Gründerin
Wie gestaltet sich Forschung innerhalb einer Firma? Und wie akklimatisiert man sich richtig in einer neuen beruflichen Umgebung? Environmental Data […]
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Regression
Wie funktioniert Gesichtserkennung? Wie kann ein Computer vergangenes Wissen nutzen um repetetive Prozesse durchzuführen? Was ist Supervised Learning? Maksim Greiner […]
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Forecasting
Wie schaffen es Großkonzerne, mit Daten Käuferverhalten vorherzusagen? Wann kann überhaupt Machine Learning dabei helfen, in die Zukunft zu schauen? […]
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Optimal Choices
Wann ist es möglich mit Machine Learning optimal zu entscheiden? Und warum ist es überhaupt notwendig? Welche Schwierigkeiten hat das […]
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