Data Science mit Milch und Zucker

By: Prof. Dr. René Brunner
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  • Der meistgehörte Data Science Podcast im deutschsprachigen Raum. Keine Anmeldung nötig. Es werden Themen aus dem Bereich Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und vieles mehr unter der Moderation von Prof. Dr. René Brunner diskutiert. Prof. Dr. René Brunner ist Professor an der Macromedia Hochschule, Autor und Gründer der Datamics GmbH. Im Rahmen seiner Arbeit konnte er über 50.000 Teilnehmer in seinen Onlinekursen auf Udemy erreichen und ihnen Data Science auf einfach verständlicher Weise näher bringen. Außerdem hat er gerade sein neues Einsteigerbuch "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" veröffentlicht, das sehr erfolgreich ist. Für mehr Informationen über ihn, besuche gerne sein Profil auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/renebrunner/ Das Ziel ist Erfahrungen und Beispiele aus der Praxis anschaulich darzustellen und neue Trends für und aus der Praxis aufzuzeigen. Hierfür wird jede Episode von einem Experten aus der Unternehmenswelt mit seinem Fachwissen begleitet. Der Podcast ist ideal für Manager, die neue Themen und Best Practices aus der Industrie anwenden möchten. Aber auch Data Science Anfänger können hier einen Einblick in die aktuellen Data Science Themen in deutschen (german) Unternehmen erhalten. Das sagen unsere Hörer: "Hallo Herr Brunner, ich höre seit 2 Wochen Ihren Podcast und bin sehr begeistert. Ich habe sogar fast anhand der Infos einen Job bekommen." "Interessanter Einblick in die Berufswelt von Data Science bzw. hilfreiche Tipps für den Einstieg!" "Ich habe gestern dein Podcast gehört - informativ, spannend und inspirierend. Das ist ein super Beitrag für die deutschsprachige Data Science Community" "Tolle Episode! Da ich mich gerade beruflich neuorientieren möchte, bin ich auf den Data Scientiest gestoßen."
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Episodes
  • Herausforderungen und Lösungen in ML Ops und LLM Ops

    Herausforderungen und Lösungen in ML Ops und LLM Ops
    Jul 24 2024
    +++ Episode 27: ML Ops und LLM Ops – Herausforderungen und Lösungen mit Robby Hornig +++ In der heutigen Episode von „Data Science mit Milch und Zucker“ haben wir Robby Hornig von Weights & Biases zu Gast. Robby ist der Regional Director für die DACH-Region sowie Osteuropa und bringt eine Fülle von Wissen und Erfahrung in den Bereichen Machine Learning Operations (ML Ops) und Large Language Models (LLM Ops) mit. Wir tauchen tief in die Herausforderungen ein, die Unternehmen im Bereich ML Ops begegnen, und wie Weights & Biases als führende Plattform in diesem Bereich Lösungen bietet. Robby erklärt, wie wichtig es ist, die richtigen Tools und Prozesse zu implementieren, um den gesamten ML-Lebenszyklus effizient zu verwalten – von der Datenvorbereitung über das Training und die Modellüberwachung bis hin zur Modellbereitstellung. Ein besonderer Fokus liegt auf den spezifischen Anforderungen und Best Practices rund um LLMs und Generative AI. Robby teilt seine Einsichten darüber, wie man die Komplexität dieser Modelle handhaben kann und welche Rolle Weights & Biases dabei spielt, die Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu optimieren. Hör rein, um mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich ML Ops zu erfahren und wie du deine ML- und AI-Projekte auf das nächste Level bringen kannst. Diese Episode ist ein Muss für alle, die sich für die effiziente und skalierbare Implementierung von Machine Learning interessieren. Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/ Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/ Um mit Robby in Kontakt zu treten, besuche gerne sein LinkedIn Profil oder die Homepage von Weights & Biases: https://www.linkedin.com/in/robby-hornig-6b200841 https://wandb.ai/site
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    28 mins
  • Marketing-Automatisierung mit künstlicher Intelligenz

    Marketing-Automatisierung mit künstlicher Intelligenz
    Jun 13 2024
    +++ Unsere 26. Podcast-Episode: Erfolgreiche Marketing-Automatisierung: Tipps von Annette Czanaky +++ Hallo und herzlich willkommen zur neuen Episode des Podcasts „Data Science mit Milch und Zucker“. Heute begrüße ich Annette Czanaky, Gründerin von Techwanderer. Sie war Vice President und Head of IT Consulting & Data Analytics bei DHL und ist jetzt als Trainerin und Consultant im Bereich künstliche Intelligenz erfolgreich selbstständig. In dieser Episode teilt sie ihre Expertise zur Automatisierung im Marketing. Annette spricht darüber, wie ihr KI effizient in Marketingprozesse wie E-Mail-Marketing und Webseiten einsetzen könnt - und trotzdem euren persönlichen Stil nicht verliert. Sie erklärt, wie wichtig es ist, alle Beteiligten einzubinden, klare Visionen und Ziele zu entwickeln und die Prozesse kontinuierlich anzupassen. Außerdem gibt Annette praktische Insider-Tipps zur Nutzung von Tools wie GPT und Automatisierungsplattformen um Texte, E-Mails, Grafiken und mehr zu erstellen und eure Arbeitsprozesse zu vereinfachen. Wir freuen uns, dass wir euch in dieser Folge diese wertvollen Einblicke in die Nutzung von KI im Marketing geben können. Vielen Dank fürs Zuhören und viel Spaß mit der Episode! Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/ Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/ Um mit Annette in Kontakt zu treten, besuche gerne ihr LinkedIn Profil oder die Homepage der Techwanderer: https://www.linkedin.com/in/annette-c-9a7551139/ https://www.techwanderer.de/
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    20 mins
  • From Algorithm to Application: A Look into the World of Data Science with Falcony AI

    From Algorithm to Application: A Look into the World of Data Science with Falcony AI
    May 2 2024
    +++Unsere 25. Podcast-Episode: Vom Algorithmus zur Anwendung: Ein Blick in die Welt von Data Science mit Falcony AI+++ +++ English Version below +++ In dieser Folge begrüßt René seinen Gast Mirza Klimenta den Gründer von Falcony AI, der uns tiefe Einblicke in spannende DataScience-Projekte geben wird. Wir tauchen gemeinsam ein in faszinierende Themen wie Recommender-Systeme, Kausalität und seine Erfahrungen mit verschiedenen Datenprojekten. Mirza teilt offen sein Wissen über Algorithmenforschung bis zur praktischen Anwendung in verschiedenen Branchen mit uns! Wir werden dabei z.B. über die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen sprechen, das sich auf Inkasso spezialisiert hat. Mirza und sein Team entwickeln Modelle zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Zahlungseingängen bei Bankkunden. Mirza gibt euch auch wertvolle Tipps, etwa die Wichtigkeit einer gründlichen Anfangsanalyse der Daten und das Verständnis ihrer Verteilung, bevor man überhaupt Modelle auswählt. Er betont, wie entscheidend es ist, einfache Basismodelle als Vergleichsgrundlage zu verwenden, bevor komplexere Ansätze wie Graph Neural Networks und Cloud-basierte Lösungen angewendet werden. Diese Episode bietet nicht nur einen Einblick in aktuelle Projekte und Technologien, sondern auch praktische Ratschläge für Data Scientists, die ihre Methodik verfeinern wollen. Ein Muss für jeden, der sich für die Schnittstelle von Datenwissenschaft und realen Anwendungen interessiert. +++ English Version +++ In this episode, René welcomes his guest Mirza Klimenta, the founder of Falcony AI, who will provide deep insights into exciting data science projects. Together, we delve into fascinating topics such as recommender systems, causality, and his experiences with various data projects. Mirza openly shares his knowledge from algorithm research to practical application across different industries! For instance, we will discuss his collaboration with a company specializing in debt collection. Mirza and his team are developing models to predict the likelihood of payment receipts from bank clients. Mirza also offers valuable tips, such as the importance of a thorough initial analysis of the data and understanding their distribution before even selecting models. He emphasizes how crucial it is to use simple baseline models as a point of comparison before applying more complex approaches like Graph Neural Networks and cloud-based solutions. This episode not only provides a glimpse into current projects and technologies but also offers practical advice for data scientists looking to refine their methodologies. It's a must-listen for anyone interested in the intersection of data science and real-world applications.
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    28 mins
Career Success Education Economics
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