Data Science Deep Dive

INWT Statistics GmbH

Wir machen Data Science. Und in unserem Podcast Data Science Deep Dive reden wir darüber. Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten. Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben. Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt. Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.

  1. 26. FEB.

    #88: Anomalie-Erkennung im Loyalty-Programm bei Krombacher – Mit Fabian Wörenkämper

    In dieser Episode des Data Science Deep Dive spricht Mira mit Fabian Wörenkämper, Data Scientist bei der Krombacher Brauerei, über Anomalie-Erkennung im Loyalty-Programm. Im Fokus steht die Frage, wie auffällige Punkteaktivitäten erkannt werden, ohne ehrliche Power User zu benachteiligen. Fabian erklärt, wie ein Trust Score mithilfe eines Isolation Forests berechnet wird und welche Rolle Feature Engineering und Fachbereichsfeedback dabei spielen. Außerdem geht es um die technische Umsetzung auf Databricks und die tägliche Aktualisierung der Scores. Zum Abschluss gibt Fabian einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen, etwa GenAI-Projekte und die Verbindung von Trust Score und Customer Value. **Zusammenfassung** Loyalty-Programm: Kund*innen laden Kassenbons hoch und sammeln Punkte für Krombacher-Produkte Auffälligkeiten reichen von ungewöhnlich vielen Belegen bis hin zu manipulierten Bons Ziel ist es, Betrug zu erkennen, ohne wertvolle Kund*innen zu vergraulen Trust Score dient als kontinuierliches Maß für Auffälligkeit statt einer binären Entscheidung Modellbasis: Isolation Forest, ergänzt durch erklärbare Feature-Indikatoren Enge Zusammenarbeit mit Customer Care und Fachabteilung ist entscheidend für sinnvolle Features Infrastruktur wurde von einem Custom AWS-Stack zu Databricks migriert, tägliche Neuberechnung reicht aus **Links** Guinness und die Statistik von Karolin Breitschädel auf detektor.fm https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-statistik-aus-der-brauerei Krombacher Loyalty-Programm: https://plus.krombacher.de/ Isolation Forest (Anomaly Detection): https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html Databricks Plattform: https://www.databricks.com/ Streamlit (interaktive Modell-Iteration): https://streamlit.io/ 📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de

    50 Min.

  2. 12. FEB.

    #87: [PAIQ3] Predictive AI Quarterly

    Im aktuellen Predictive AI Quarterly sprechen wir über zentrale Entwicklungen im Bereich Predictive AI und teilen Erfahrungen aus einem konkreten LLM-Projekt. Thema sind unter anderem TabPFN 2.5, neue Ansätze für Explainability sowie der wachsende Einfluss von AI-Agents auf Softwareentwicklung. Im Praxisteil berichten wir über ein mehrsprachiges Textanalyse-Projekt für den gemeinnützigen Verein Monda Futura. Dabei geht es um die strukturierte Auswertung von rund 850 Zukunftsvisionen mithilfe von LLMs. Abschließend diskutieren wir Learnings zu Modellwahl, Kosten und dem sinnvollen Zusammenspiel von Mensch und KI. **Zusammenfassung** TabPFN 2.5: Skalierung, Distillation für produktive Nutzung und höhere Inferenzgeschwindigkeit ExplainerPFN als Alternative zu SHAP für Feature Importance ohne Zugriff auf das Originalmodell Trend zu AI-Agents, die große Teile der Softwareentwicklung übernehmen Use Case Monda Futura: Analyse von 850 mehrsprachigen Zukunftsvisionen (DE/FR/IT) Pipeline: Fragmentierung, Themenextraktion, Klassifikation und Szenarienerstellung Effektiver Einsatz von GPT-5-Mini vs. GPT-5.2-Pro je nach Aufgabentyp Zentrales Learning: Beste Ergebnisse durch Human-in-the-Loop statt Vollautomatisierung **Links** Prior Labs TabPFN-2.5 Model Report https://priorlabs.ai/technical-reports/tabpfn-2-5-model-report ExplainerPFN Forschungs-Paper (zero-shot Feature Importance) https://arxiv.org/abs/2601.23068 OpenCode – Open Source AI Coding Agent https://opencode.ai/ Monda Futura https://mondafutura.org/ OpenAI API & GPT-Modelle Überblick https://platform.openai.com/docs/models OpenAI Structured Output Guide https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs 📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de

    33 Min.

  3. 29. JAN.

    #86: "Garbage In, Garbage Out" verhindern: Datenvalidierung richtig gemacht

    In dieser Episode dreht sich alles um Datenvalidierung und darum, wie sich das Prinzip "Garbage In, Garbage Out" vermeiden lässt. Mira und Michelle erklären, warum eine gründliche Prüfung der Datenqualität direkt zu Projektbeginn entscheidend ist. Im Fokus stehen typische Checks wie Schema-Validierung, Vollständigkeit, Konsistenz und statistische Auffälligkeiten. Außerdem geht es darum, wie Datenvalidierung hilft, Daten besser zu verstehen und Fehler frühzeitig aufzudecken. Abschließend werden praktische Techniken und Tools vorgestellt, die von manueller Analyse bis zur automatisierten Pipeline reichen. **Zusammenfassung** Datenvalidierung prüft die Datenqualität vor der Modellierung Ziel: Probleme früh erkennen und Ressourcen sparen Wichtige Aspekte: Datentypen, Duplikate, fehlende Werte Logik- und Plausibilitätschecks (z.B. Alter nicht negativ, Prozentwerte im richtigen Bereich) Statistische Methoden zur Erkennung von Anomalien und Verteilungen Univariat: einfache Kennzahlen, Histogramme, Boxplots, Zeitreihenanalysen Multivariat: Korrelationen, Scatterplots, Kreuztabellen, Multikollinearität Tools reichen von Notebooks und Reports bis zu Dashboards und automatisierten Pipelines **Links** Great Expectations (Datenvalidierung in Python): https://greatexpectations.io/ Pandera (Schema-Validierung für Pandas): https://pandera.readthedocs.io/ dataMaid (Datenvalidierung in R): https://cran.r-project.org/web/packages/dataMaid/index.html Pydantic (Datenvalidierung & Settings in Python): https://docs.pydantic.dev/ Wikipedia-Eintrag zum Prinzip "Garbage In, Garbage Out": https://de.wikipedia.org/wiki/Garbage_In,_Garbage_Out

    39 Min.

  4. 15. JAN.

    #85: Technologieauswahl im Dschungel der Möglichkeiten

    Die Tech-Welt bietet heute mehr Auswahl denn je und damit auch viel mehr Möglichkeiten, genau die passende Lösung für den eigenen Kontext zu finden. Wir sprechen darüber, warum Entscheidungen nicht mehr über ein einzelnes Kriterium laufen, sondern vor allem vom Systemumfeld, Teamwissen und organisatorischen Rahmenbedingungen abhängen. Anhand praxisnaher Beispiele zeigen wir, wie man trotz Compliance, Cloud-Ökosystemen oder "Tool-Hype" zu soliden, nachhaltigen Entscheidungen kommt. Außerdem ordnen wir typische Kriterien ein und erklären, wie man mit kleinen Tests, klaren Prioritäten und Lernschleifen die Risiken reduziert. Das Fazit: Die Vielfalt ist ein Vorteil, aber nur wenn man strukturiert auswählt, ausprobiert und den Stack sehr bewusst weiterentwickelt. **Zusammenfassung** Früher waren Technologieentscheidungen oft simpel, weil es nur wenige Alternativen gab Heute ist die Landschaft extrem breit, selbst innerhalb von Open Source Stärken findet man schnell, Schwächen und Grenzen zeigen sich oft erst im Betrieb Fehlentscheidungen wirken lange nach und können Teams über Jahre ausbremsen Herstellerempfehlungen sind erwartbar parteiisch, Beratung bringt oft Erfahrungs-Bias mit Der Kontext (System, Organisation, Restriktionen) ist entscheidender als eine "Feature-Liste" Beispiele zeigen typische Fallen: Overengineering, Compliance-Zwänge, Cloud-Lock-in, "Tech ausprobieren" Kriterien wie Kosten, Verfügbarkeit, Sicherheit, Support, Latenz und digitale Souveränität konkurrieren je nach Projekt unterschiedlich stark Unerwartete Probleme entstehen oft außerhalb der Specs (Bugs, Release-Qualität, Support-Realität) Ein Tech-Radar und iterative Weiterentwicklung des Stacks helfen, Entscheidungen robuster zu machen **Links** Thoughtworks Technology Radar (Adopt / Trial / Assess / Hold) https://www.thoughtworks.com/radar Positionspapier: "Kriterien zur Identifikation und Auswahl von digitalen Schlüsseltechnologien" von bitkom https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Kriterien-zur-Identifikation-und-Auswahl-von-digitalen-Schluesseltechnologien Episode #29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack https://www.podbean.com/ew/pb-pep8h-147029f 📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de

    47 Min.

  5. 18.12.2025

    Kurze Pause, frische Energie: Wir hören uns im neuen Jahr!

    Wir möchten uns kurz mit einem Update in eigener Sache bei euch melden. Normalerweise erscheinen unsere Episoden alle zwei Wochen, aktuell sind wir jedoch stark in laufende Projekte eingebunden. Damit wir euch weiterhin qualitativ hochwertige und praxisnahe Inhalte rund um Data Science liefern können, legen wir im Dezember und über den Jahreswechsel eine kurze Podcast-Pause ein. Gleichzeitig möchten wir die Gelegenheit nutzen, Danke zu sagen: Danke fürs Zuhören, fürs Weiterempfehlen und für euer Interesse an unseren Themen. ❤️ Ab Mitte Januar sind wir wieder zurück mit neuen Episoden, frischen Perspektiven und wie gewohnt spannenden Themen aus der Welt der Data Science. Bis dahin wünschen wir euch entspannte Feiertage, eine gute Zeit zwischen den Jahren und einen großartigen Start ins neue Jahr. Bleibt gesund oder werdet gesund, bis bald!

    1 Min.

  6. 13.11.2025

    #84: Body Leasing: Zwischen Beratung, Teamkultur und Erwartungsmanagement

    In dieser Episode sprechen wir darüber, wie es ist, im Body Leasing als externer Data Scientist direkt im Kund*innenteam zu arbeiten. Mira und Andreas teilen ihre Erfahrungen zu Rollenwechseln, Erwartungen im Projekt und dem Umgang mit Druck und neuen Teamkulturen. Wir geben praktische Tipps für Onboarding, Kommunikation und Beziehungspflege, damit die Zusammenarbeit für alle Seiten gut funktioniert. Außerdem beleuchten wir die Chancen und Risiken für Beratungen, Freelancer*innen und Auftraggeber*innen. Am Ende zeigt sich: erfolgreich wird Body Leasing vor allem über gute Beziehungen und gute Selbstorganisation.   **Zusammenfassung** Was Body Leasing bedeutet und warum es eine besondere Form der Beratung ist Erfahrungen von Mira und Andreas: Rollen, Herausforderungen und Chancen im Kund*innenteam Tipps für den Einstieg: Onboarding ernst nehmen, Erwartungen klären, Ergebnisse gut präsentieren Bedeutung von Beziehungsebene, Teamkultur und Kommunikation im täglichen Miteinander Umgang mit Druck, Bewertung und wechselnden Anforderungen Vorteile für Berater*innen: neuer Input, externe Validierung, Einblick in andere Unternehmen Chancen und Risiken für Beratungsunternehmen und Freelancer*innen Sicht der Auftraggeber*innen: schnelle Verfügbarkeit, Know-how-Gewinn, aber auch On-/Offboarding-Aufwand

    31 Min.

  7. 23.10.2025

    #83: Wie gut ist gut genug? Modellgütemaße richtig verstehen

    In dieser Folge sprechen Mira und Amit über Modellgütemaße für kontinuierliche Zielvariablen – also darüber, wie man die Qualität von Vorhersagen richtig bewertet. Von MAE und RMSE bis hin zu R² und AIC/BIC: Wir erklären, was die einzelnen Kennzahlen aussagen, wo ihre Grenzen liegen und welche typischen Fallen es gibt. Außerdem geht's um Bias, Robustheit und warum der Kontext entscheidend ist. Und natürlich um die Frage: Welches Gütemaß passt eigentlich zu meinem Modell?   **Zusammenfassung** Überblick über Gütemaße für kontinuierliche Zielgrößen Bias, MAE, MAPE, sMAPE, MSE, RMSE, R², AIC/BIC im Vergleich Vor- und Nachteile der einzelnen Metriken Typische Fallstricke: Ausreißer, kleine Werte, verzerrte Interpretation Tipps zur Auswahl des passenden Gütemaßes für den Use Case Bedeutung von Repräsentativität, Validierung und Gewichtung Fazit: Kombination mehrerer Gütemaße ist meist die beste Wahl   **Links** Blogserie zum Bestimmtheitsmaß (R²): https://www.inwt-statistics.de/blog/bestimmtheitsmass_r2-teil1 #26: A/B-Testing: Erkenntnisse statt Bauchgefühl https://www.podbean.com/ew/pb-6fzpj-143cfb1 #43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage https://www.podbean.com/ew/pb-vw736-15baac0

    34 Min.

  8. 09.10.2025

    #82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best Practices aus der Praxis

    Wie behält man eigentlich den Überblick, wenn Data Science Services in Produktion laufen? In dieser Folge sprechen Sebastian und Michelle darüber, wie man einen sinnvollen Monitoring-Stack aufsetzt – von Logs und Metriken bis hin zu Alerts und Dashboards. Wir schauen uns Tools wie Prometheus, Grafana, Loki und ELK an und klären, worin sie sich unterscheiden. Außerdem geht's um Best Practices fürs Alerting, sinnvolle Feedbackschleifen und die Frage, wann und wie man Monitoring in den Entwicklungsprozess integriert. **Zusammenfassung** Ziel von Monitoring: schnelle Feedbackschleifen zwischen Entwicklung und Produktion Unterschied zwischen CI/CD und Monitoring, letztere liefert Feedback nach dem Deployment Planung des Monitorings idealerweise schon bei der Architektur berücksichtigen Überblick über Monitoring-Ziele: Services, Infrastruktur, Daten, Modelle Vergleich Cloud vs. Self-Hosted Monitoring (Aufwand, Flexibilität, Kosten) Wichtige Tools: Prometheus/Grafana/Loki, ELK-Stack, Nagios/Icinga/Zabbix, Great Expectations, Redash/Metabase Best Practices fürs Alerting: sinnvolle Schwellenwerte, Vermeidung von "Alert Fatigue", klare Zuständigkeiten Fazit: Monitoring braucht klare Ziele, sinnvolle Alerts und gute Visualisierung, um echten Mehrwert zu liefern   **Links** #23: Unsexy aber wichtig: Tests und Monitoring https://www.podbean.com/ew/pb-vxp58-13f311a Prometheus – Open-Source Monitoring-System: https://prometheus.io Grafana – Visualisierung von Metriken und Logs: https://grafana.com Loki – Log-Aggregation für Grafana: https://grafana.com/oss/loki/ ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): https://www.elastic.co/elastic-stack Great Expectations – Datenvalidierung und Monitoring: https://greatexpectations.io Redash – SQL-basierte Dashboards und Visualisierungen: https://redash.io Metabase – Self-Service BI-Tool: https://www.metabase.com Nagios – klassisches System-Monitoring-Tool: https://www.nagios.org Icinga – moderner Nagios-Fork: https://icinga.com Zabbix – Monitoring-Plattform für Netzwerke & Server: https://www.zabbix.com Prometheus Alertmanager: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/ PagerDuty – Incident Response Management: https://www.pagerduty.com   📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de

    44 Min.
Alle anzeigen (90)

Bewertungen und Rezensionen

4,9
von 5
17 Bewertungen

Info

Wir machen Data Science. Und in unserem Podcast Data Science Deep Dive reden wir darüber. Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten. Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben. Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt. Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.

Informationen

  • Erstellt von
    INWT Statistics GmbH
  • Jahre aktiv
    2022 - 2026
  • Folgen
    90
  • Bewertung
    Unbedenklich
  • Copyright
    © Copyright 2024 All rights reserved.
  • Sendungswebsite
    Data Science Deep Dive

Das gefällt dir vielleicht auch