45 episodes
In Numbers We Trust - Der Data Science Podcast INWT Statistics GmbH
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- Technology
Du bist Data Scientist oder interessierst dich für Daten, Maschine Learning 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 mehr als 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.
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#45: Data Science bei 1&1 Versatel – Dr. Stephan Hausberg im Gespräch über den Aufbau von Data Teams
Wie baue ich ein Data Team auf? Wie kriege ich beim Hiring the richtigen Leute? Und wie fördere ich eine gute Fehlerkultur? All diesen Fragen ist Dr. Stephan Hausberg, Head of Data Science und Business Analytics bei 1&1 Versatel, in den letzten Jahren begegnet. In diesem Interview lässt er uns an seinen Learnings teilhaben. Enjoy!
**Links**
Buch: Story Telling with Data https://www.storytellingwithdata.com/books
Stephan Hausberg auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dr-stephan-hausberg-679750118/
Mira Céline Klein auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mira-celine-klein-848753264/
Feedback & Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de
Website inwt: https://www.inwt-statistics.de/ -
#44: Lineare Regression in der Praxis – Oldie oder Goldie?
Ist die lineare Regression nicht nur längst überholtes Zeug aus der Statistik 1 Vorlesung? Trotz ihrer vermeintlichen Einfachheit ist sie ein wichtiges Werkzeug in der Data Science. Ein Werkzeug das oft unterschätzt wird. Wir diskutieren wann lineare Regression zum Einsatz kommt, ihre Grenzen, Alternativen und Beispiele aus der Praxis.
**Links:**
[Blog] Einfache lineare Regression: https://www.inwt-statistics.de/blog/einfache_lineare_regression
[Blog] Multiple lineare Regression: https://www.inwt-statistics.de/blog/multiple_lineare_regression
[Blog] Beispielregression - Zunge vs. Zahlen: https://www.inwt-statistics.de/blog/beispielregression_zunge_vs_zahlen
Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de -
#43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage
Zwei Herausforderungen bei der Zuverlässigkeit von Prognosen im Live-Betrieb sind Overfitting (Modell ist zu stark an Trainingsdaten angepasst) und Data Leakage (Modell verfügt über Informationen, die es in der realen Anwendung nicht hat). Wir sprechen darüber, was Overfitting und Data Leakage genau sind und wo ihre Ursachen liegen. Außerdem diskutieren wir Lösungsansätze.
**Links:**
Spurious Correlations: https://www.tylervigen.com/spurious-correlations
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#42: Frontends in Data Science: Welches Visualisierungstool ist das Richtige?
Welches das richtige Visualisierungstool ist, hängt stark vom Projekt und auch vom Team ab. Wir erkunden drei Ansätze – interne Umgebungen wie Python Dash oder R Shiny, Dashboard-Tools wie Grafana und Redash, sowie Eigenentwicklung mit JS-Frameworks wie VueJs oder React – und wie sie sich in Bezug auf Entwicklungsgeschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit unterscheiden. Auf dieser Grundlage geben wir eine Entscheidungshilfe, welcher dieser Ansätze "der Richtige" für ein Projekt ist.
***Links***
Dash: https://dash.plotly.com/
Shiny: https://shiny.posit.co/
Vue.js: https://vuejs.org/
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#41: Strategien zur Performance-Optimierung in Python
Mit welchen Strategien können Entwickler*innen und Data Scientists die Laufzeit von Python Code verringern? Wir diskutieren warum Performance-Optimierung überhaupt notwendig ist und was das genau bedeutet. Anschließend gehen wir auf häufige Engpässe und verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Effizienz, wie Profiling, Refactoring-Techniken und Parallelisierung ein.
***Links:***
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#40: Sonderfolge: Frauen in Data Science und Tech mit Catrin & Isa von Mind the Tech
Diskriminierung aufgrund des Geschlechts? Leider immer noch ein Thema! Deshalb widmen wir diese Sonderfolge den Frauen in der Data Science & Tech Branche. Zusammen mit Catrin und Isa vom Podcast Mind the Tech ordnen wir das Thema historisch ein, reflektieren unsere eigenen Erfahrungen im Arbeitsalltag und diskutieren, wie die Situation verbessert werden kann. Wir teilen unsere Wünsche und Ideen, wie ein Bewusstsein für geschlechtsbezogene Diskriminierung sowie Chancengleichheit im Berufsleben erreicht werden kann.
***Links***- Podcast Website von Isa und Cathrin: Mind the Tech - Cyber, Crime, Gesellschaft https://www.mindthetech.de/- Mind the Tech auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6FydYmBjELizU8k8DOIcaA?si=d46c14932a18438d- Film Hidden Figures auf IMDb: https://www.imdb.com/title/tt4846340/- develop https://developher.de/- Wikipedia Artikel "Frauen in der Informatik": https://de.wikipedia.org/wiki/Frauen_in_der_Informatik- A New Approach to Programmer Aptitude Testing by Charles J. Testa: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/800120.803918- WO SIND DIE FRAUEN IN DER IT? Von Deborah Liebig auf get in {IT}: https://www.get-in-it.de/magazin/arbeitswelt/it-arbeitsmarkt/wo-sind-die-frauen-in-der-it- inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/
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