Data Science Deep Dive

Ob in der Entwicklungszusammenarbeit, im Online-Marketing oder beim Pricing: Wer wissen will, was eine Maßnahme bewirkt hat, steht vor dem Problem, dass sich immer nur eine Welt beobachten lässt. In dieser Folge sprechen Mira und Amit darüber, wie sich trotzdem ein belastbares Counterfactual konstruieren lässt und warum Korrelation dafür nicht ausreicht. Sie gehen Studiendesigns von RCTs über Diff...

In dieser Folge sprechen wir über den EU AI Act: was er unter einem KI-System versteht, welche Risikostufen er unterscheidet und welche Regeln bereits gelten. Wir gehen auf die kurzfristigen Änderungen durch den EU AI Omnibus ein, unter anderem die verschobenen Fristen für Hochrisiko-Systeme. Außerdem erklären wir, welche Pflichten für Anbieter von General-Purpose-AI-Modellen gelten und welche Rol...

Die letzten Monate waren geprägt von neuen Foundation Models für tabellarische und sequentielle Daten: TabPFN 3 skaliert auf eine Million Beobachtungen, Google stellt mit TabFM ein eigenes Modell samt BigQuery-Integration vor, NXAI veröffentlicht TiRex-2 mit Kovariaten-Unterstützung, und an der Spitze von GIFT-Eval steht mit STRIDE eine Kombination aus LLM-Reasoning und Time Series Foundation Mode...

Ein Geschäftsführer will im Quartalsmeeting wissen, welche Kundengruppe die profitabelste ist – der Vertrieb antwortet mit einer Zahl aus Excel, das Controlling mit einer anderen aus SAP, und das Meeting endet ohne Entscheidung. Mit dieser Szene startet der "Data Strategy Kompass", eine vierteilige Serie über Datenstrategie im Mittelstand. In Teil 1 klären Mira und Amit, was eine Datenstrategie is...

Folge 100 bündelt, was Entscheider*innen über Data Science wissen sollten – aufgeteilt in vier Blöcke: Begriffsklärung, Datenqualität, Modellgüte und Erfolgsfaktoren. Mira und Amit ordnen ein, wie KI, Machine Learning und Statistik zusammenhängen, was supervised von unsupervised Learning unterscheidet und welche der vier Stufen der Datenanalyse für welche Fragestellung überhaupt nötig ist. Beim Th...

Sebastian und Michelle sprechen in dieser Folge über Cluster-Architektur mit Kubernetes: was das Tool leistet, welche Betriebsvarianten es gibt und für wen sich der Einsatz überhaupt rechnet. Ausgangspunkt sind die typischen Gründe für k8s – Skalierung, Ausfallsicherheit durch Health Checks und Rolling Updates sowie Infrastructure as Code. Danach geht es um die Frage self-hosted (k8s, k3s) oder ma...

Sebastian und Liel setzen die Folge #91 zur Zukunft der Softwareentwicklung fort und widmen sich diesmal den Risiken beim Einsatz von AI Agents. Sie ordnen ein, welche Gefahren beim lokalen Arbeiten mit Agents tatsächlich bestehen – von autonom ausgeführten Befehlen mit Datenverlust über Prompt Injection bis zur Weitergabe sensibler Daten an externe Modelle. Im zweiten Teil geht es um konkrete Str...

Wie misst man die Qualität von Gen-AI-Projekten, wenn der Output selten eindeutig richtig oder falsch ist und ein Ground Truth oft fehlt? Auf Anregung unserer Hörerin Andrea sprechen Mira und Tobias darüber, warum die Evaluation generativer Anwendungen ein Umdenken gegenüber klassischen ML-Projekten erfordert. Sie stellen verschiedene Ansätze vor – von klassischem Testen über Goldstandard-Datensät...

Pünktlich zum Pride Month widmen sich Mira und Liel der Frage, was bei der Arbeit mit sensiblen personenbezogenen Daten am Beispiel queerer Daten zu beachten ist. Sie gehen die drei Phasen Datenerfassung, -bereinigung und -analyse durch und zeigen, wie schon die Wahl von Kategorien die Realität beeinflusst und wie sich Diskriminierung in Daten und Algorithmen fortschreibt. Ein Schwerpunkt liegt au...

GitOps ist ein DevOps-Ansatz, bei dem der Betrieb von Services als Code in Git abgelegt und versioniert wird, statt Deployments manuell über Oberflächen zusammenzuklicken. In dieser Episode erklären Mira und Andreas, was GitOps ausmacht, wie sich der deklarative Ansatz vom klassischen imperativen Vorgehen unterscheidet und wo die Abgrenzung zu Infrastructure as Code verläuft. Sie sprechen über die...

In dieser Ausgabe des Predictive AI Quarterly geben Till und Amit einen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen des letzten Quartals im Bereich Predictive AI. Themen sind unter anderem Hyper-Agents von Meta, praktische Herausforderungen beim Einsatz von Coding-Agents sowie neue Foundation-Modelle für tabellarische Daten wie TabImpute und TabICL v2. Im Praxisteil teilen die beiden ihre Erfahru...

In dieser Episode sprechen Mira und Amit über die Grundlagen der bayesianischen Statistik und zeigen anhand der Wahlprognose für die Bundestagswahl, wie sich Vorwissen und neue Daten zu einer aussagekräftigen Posterior-Verteilung kombinieren lassen. Sie erklären die zentralen Begriffe Prior, Likelihood und Posterior und ordnen ein, wie sich Kredibilitätsintervalle von klassischen Konfidenzinterval...

In dieser Episode geht es um die Anomaly Detection von Produktbildern in einem realen Produktions-Use-Case – von der Problemstellung bis zur Umsetzung in ClickHouse. Wir zeigen, wie sich fehlerhafte Produkterkennungen mithilfe von Embeddings und Distanzmaßen identifizieren lassen, ohne auf aufwendige gelabelte Daten angewiesen zu sein. Der Fokus liegt auf einer pragmatischen, performanten Lösung d...

Agentic AI verändert die Art, wie Software entsteht und stellt bestehende SaaS- und Subscription-Modelle zunehmend infrage. Im Fokus stehen AI-Agents, die in Think-Act-Observe-Loops eigenständig handeln und Entwicklungsprozesse automatisieren. Besonders im Data-Science-Umfeld zeigen sich Chancen im Prototyping, aber auch Herausforderungen durch langsame Tests, komplexe Datenpipelines und fehlende...

In dieser Episode sprechen wir mit Max, Team Lead Data Science bei der Krombacher Brauerei, über Demand Forecasting in der Konsumgüterindustrie. Gemeinsam beleuchten wir, wie Krombacher die tägliche Nachfrageprognose für Bier und weitere Produkte modelliert, von Vorbestellungen über Feature Engineering bis hin zu Gauß-Prozess-Modellen. Außerdem geht es um Modellgüte, den Umgang mit Corona-Effekten...

In dieser Episode des Data Science Deep Dive sprechen Mira und Amit über Modellgütemaße für binäre und kategoriale Zielvariablen. Sie erklären zentrale Kennzahlen wie Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC und Log Loss und zeigen, welche Vor- und Nachteile diese im praktischen Einsatz haben. Dabei geht es auch um typische Herausforderungen, etwa bei unbalancierten Daten oder der Wahl des richt...

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 E...

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 Mo...

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 Datenv...

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 Complian...

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 möcht...

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 funktionie...

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...

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...

In dieser Folge des Predictive AI Quarterly sprechen wir über die Veröffentlichung von GPT-5 und was sich im Vergleich zu GPT-4 geändert hat. Wir schauen uns an, wie Reasoning jetzt funktioniert und welche Optionen Entwickler*innen bei der Nutzung haben. Außerdem geht's um neue Open-Source-Modelle von OpenAI, die Einführung von TabArena als dynamischem Benchmark für Tabulardaten und spannende Inte...