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:
7. März 2023
Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustrie
Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn
Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta - [...]
Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH
Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg [...]
Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS
Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an [...]
AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschläger
In dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert [...]
CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus?
Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen [...]
CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen
Causal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim [...]
FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat
Für welche Firmen macht ein Machine Learning-Projekt überhaupt Sinn? Was unterscheidet Data Science von Computer Science? Und wie entwickelt [...]
STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis
Strukturierter Data Lake oder bedarfsorientierter Flickenteppich? Wie geht man im Kontext eines bestimmten Use Cases mit Missing Values und [...]
WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbert
Wie sehr muss ich als Data Scientist verstehen, wie die Algorithmen intern funktionieren? Diese und noch weitere Fragen diskutieren [...]
Dr. Tobias Girschick – Biotecher und Data Scientist in der Automobilindustrie
Wie kommt man von einer Biotechfirma wie PRIAXON zur Arbeit bei DRÄXLMAIER in der Automobilindustrie? Und wie kann […]
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Christian Stadter – Ex-Mechatroniker mit Machine Learning im Werkzeugkasten
Wie verändert Machine Learning die Forschung in der Lasermanufaktur? Was genau ist Intelligent Joining System Technology? Und wie kommt man […]
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Juan Carlos Medina Serrano – Political Data Scientist and Social Media Miner
How does Social Media reshape a political landscape? This weeks episode features the political data scientist Juan Carlos Medina Serrano. […]
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Networking for Data Scientists
Um was geht es beim Networking wirklich? Was sollte man beachten und was ist nur Mythos? Zusammen mit Theo Steininger […]
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Dimensionality Reduction
Wie können selbst höherdimensionale Datenbestände, mit mehr Features als Datenpunkten für Machine Learning und Data Science benutzt werden? Theo Steininger […]
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Data Misinterpretations
Was kann beim Interpretieren von Daten alles schief gehen? Und wie erkennt man wann man mit seiner Analyse komplett daneben […]
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