WRAP UP Season 3
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk
Wie skaliert man Data Science-Use Cases? Was muss man dabei beachten? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Walter Denk, Senior Data Scientist bei Bayer, und Theo Steininger.
Walter’s LinkedIn: Walter Denk | LinkedIn
Bayer: Bayer: Übersicht | LinkedIn
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht
Wie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? Muss man als Data Scientist nach dem Projekt noch Babysitter für sein Modell spielen? Das und noch mehr diskutieren wir gemeinsam mit Oliver Bracht, Chief Data Scientist der eoda GmbH, und Theo Steininger in dieser neuen Folge.
Oliver’s LinkedIn: Oliver Bracht | LinkedIn
eoda: Data Science Dienstleister: Nutzen Sie jetzt Ihre Daten (eoda.de)
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
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 Outliern um? Und wieviel sitzt ein Data Scientist wirklich vorm Computer? Das Preprocessing ist in den meisten Data Science-Projekten der zeitaufwändigste und nervenaufreibendste Part. Gemeinsam mit Theo Steininger und Dr. Sandra Romeis diskutieren wir für wen was besser ist.
Sandra’s LinkedIn-Profil: Dr. Sandra Romeis | LinkedIn
Rehau: REHAU | Engineering progress – Enhancing lives
Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
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 man eine ordentliche Corporate Strategy im Bezug auf zukünftige Data Science-Use Cases? Diese Fragen diskutieren wir gemeinsam mit Martin Szugat und Maksim Greiner.
Martin‘ LinkedIn-Profil: Martin Szugat | LinkedIn
Datentreiber: Unsere Methode für Ihre Datenstrategie – Datentreiber
Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag
It’s Launch Time! Gemeinsam mit Data Science Team Manager Dr. Jan Therhaag und Theo Steininger diskutieren wir wie man ein Machine Learning-Projekt in einer Firma ins Rollen bringt, die erstmal gar nichts mit Data Science am Hut hat. Führt man Data Science bottom-up oder top-down ein? Müssen Nicht-Software-Unternehmen sich zu Software-Unternehmen wandeln? All das und noch mehr erfahrt ihr in dieser Folge.
Jan’s LinkedIn-Profil: Dr. Jan Therhaag | LinkedIn
Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
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 Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer.
Hier geht’s zur Folge mit Software Developer Felix Achilles, der uns den Input zu diesem Gespräch geliefert hat
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
Die Gretchenfrage der Data Science
In dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consulting man bei einem Machine Learning Projekt mitbringen muss, erfahrt ihr in dieser Folge.
Hier geht’s zum Interview mit Patricia Goldberg, die uns den Input für diese Diskussion gegeben hat
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
Drücken Data Scientists nur auf PLAY?
Um euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die Frage „Drücken Data Scientists nur auf PLAY?“.
Hier geht’s zur Folge mit ML-Developerin Silvia Gramling, die uns den Aufhänger zu diesem tollen Gespräch gegeben hat: https://theeriumpodcast.de/1364/
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
WRAP UP Season 2
In Staffel 2 haben wir uns für euch mit spannenden Experten für Data Science und Machine Learning aus den verschiedensten Bereichen unterhalten. Dabei war von Agrarwissenschaften über Medizin bis hin zu den Politikwissenschaften wirklich alles dabei! Doch nun wird es Zeit die Bühne frei zu machen für Staffel 3! Und was euch dort erwartet erzählt euch Jago Silberbauer in dieser kleinen Folge.
Podcast: Play in new window | Download
Subscribe: Google Podcasts | Spotify | Email | TuneIn | Deezer | RSS
