Data Science Deep Dive

Warum ist XGBoost seit Jahren das Tool der Wahl, wenn es um tabulare Daten geht? Mira spricht zusammen mit Matthäus Deutsch darüber, warum  XGBoost State of the Art ist und was es so erfolgreich macht. Außerdem: Wie schlägt sich XGBoost im Vergleich zu Deep Learning? Und gibt es überhaupt bessere Alternativen? **Links** Kaggle AI Report 2023: https://storage.googleapis.com/kaggle-media/reports/202...

Online vs. Offline Serving – welcher Ansatz ist besser? Wir besprechen, wie du dein Modell erfolgreich in die Produktion bringst und eine passende Datenschnittstelle deployst. Dazu gibt’s Tipps zu den Tools, die uns dabei helfen, wie FastAPI, Docker und Kubernetes. Außerdem erfährst du, worauf du bei der Automatisierung und beim Handling vieler Modelle achten solltest. **Links** Buch: Designing Ma...

In dieser Episode von Data Science Deep Dive sprechen Mira und Wolf-Gideon über das Agile Fluency Model und dessen Bedeutung im Data-Science-Kontext. Im Fokus stehen die verschiedenen Stufen der Agilität sowie die damit verbundenen Vorteile und notwendigen Investitionen. Wolf-Gideon erklärt, wie man den optimalen Agilitätsgrad für ein Team ermittelt und welche Praktiken dabei relevant sind.    ***...

In dieser Episode sprechen wir über die in-process Datenbank DuckDB, die im Juni Version 1.0.0 erreicht hat und einen innovativen Ansatz verfolgt. DuckDB wird direkt aus dem Code heraus gestartet und benötigt keine Berechtigungen oder User-Management, was an SQlite erinnert. Außerdem beleuchten wir die These, dass die "Big Data" Ära vorbei ist, warum das so ist und was das eigentlich mit DuckDB zu...

Data Science entwickelt sich ständig und schnell weiter, was kontinuierliche Weiterbildung unerlässlich macht. In dieser Episode diskutieren wir, wie Arbeitgeber*innen ihre Mitarbeitenden unterstützen können und welche organisatorischen und projektbezogenen Formate sich für uns als effektiv erwiesen haben. Zudem sprechen wir über private Fortbildungsmaßnahmen und geben Tipps zur Auswahl geeigneter...

Ab der nächsten Episode ist "In Numbers We Trust - Der Data Science Podcast" Geschichte. Wir benennen unseren Podcast um in "Data Science Deep Dive". Aber keine Sorge, ansonsten wird sich nichts ändern. Auf die nächsten 50 Episoden! Vielen Dank an alle treuen Hörer*innen und herzlich willkommen an alle, die neu dabei sind. Wir sind INWT und wir machen Data Science, von der ersten Idee bis zum fert...

Wir lassen GPT3.5 Turbo und XGBoost bei der Prognose einer metrischen Zielvariablen gegeneinander antreten. Dafür haben wir von LOT Internet Fahrzeugdaten aus dem Portal mobile.de bereitgestellt bekommen, um zu sehen, wer bei der Prognose des Fahrzeugpreises die Nase vorn hat. Zudem besprechen wir das Finetuning und gehen auch darauf ein, wie LLMs und XGBoost kombiniert werden können.    ***Links*...

Wer hat Data Science Projekte besser im Griff: erfahrene Data Scientists oder fachfremde Führungskräfte? In dieser Episode gibt uns Marcel Hebing ein paar Einblicke in sein neues Buch "Data Science Management" und dessen Schwerpunkte. Wir diskutieren die optimale Verortung von Data Science Teams, die Bedeutung der Unternehmenskultur und die Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung von Data...

Warum entscheiden sich Unternehmen für Open Source oder Closed Source Software im Data Science Bereich? Wir sprechen über verschiedene Aspekte des Technologie-Stacks wie Programmiersprachen, Datenbanken und BI-Tools. Dabei gehen wir auf die historischen Präferenzen und aktuellen Trends ein, insbesondere die zunehmende Bedeutung von Open Source Lösungen. Außerdem diskutieren wir die Vor- und Nachte...

In dieser Episode spricht Mira mit Tobias Sterbak, einem Freelance Machine Learning Engineer mit Fokus auf NLP-Anwendungen, über Data Science und generative KI. Wir vergleichen klassische Data Science-Methoden mit den neuesten KI-Ansätzen wie Large Language Models (LLMs). Ihr erfahrt, wie sich Datenbereitstellung, Validierung und Feature Engineering unterscheiden und welche Herausforderungen dabei...

R ist keine Compilersprache und damit von Natur aus eher langsam. Wir sprechen darüber wie man die Performance von R Code optimieren kann und welche spezifischen Herausforderungen R dabei mit sich bringt. Wir besprechen Methoden, um Engpässe im Code effizient zu identifizieren, darunter Tools wie system.time, microbenchmark und profvis. Anschließend teilen wir Techniken für die Arbeit mit großen D...

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.storytell...

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.inw...

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 C...

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 Gru...

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:*** inwt Website:...

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 Idee...

Und nun lebe der Monolith? Während Microservices als State-of-the-Art gelten, beobachten wir auf Konferenzen teils gegenläufige Bewegungen zurück zu Monolithen. Gründe dafür sind vor allem die steigende Komplexität durch verteilte Systeme, Dateninkonsistenz und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Komponenten. Wir diskutieren die aktuelle Kritik an Microservices und gehen der Frage auf den Grund,...

Wir zeigen, wie Echtzeitprognosen trotz eines komplexen Modells im Hintergrund möglich gemacht werden können. In vielen Anwendungsfällen, wie in der Finanzbranche oder bei der Betrugserkennung, ist es entscheidend, dass Prognosen schnell und präzise sind, um innerhalb von Sekunden eingreifen zu können. Wir gehen auf die technischen und modellseitigen Herausforderungen dabei ein und geben Tipps, an...

Hochwassererkennung mit Satelliten? Wie das funktioniert erklärt Philip Popien, Director of Machine Learning bei Floodbase. Das Unternehmen erstellt mithilfe von Deep Learning Modellen Hochwasserprognosen und ist so in der Lage eine parametrische Flutversicherung anzubieten. Wir sprechen über die Input-Daten, den Labeling Prozess und die Prognosen des Deep Learning Modells. Natürlich gibt es auch...

Data Mesh ist eine innovative Herangehensweise an die Organisation von Daten in Unternehmen. Dabei ist jedes Team für die eigenen Daten und Datenprodukte verantwortlich. Wir beleuchten die vier Prinzipien des Data Mesh (Domain Ownership, Data as a Product, Self-Serve Data Platform und Federated Computational Governance). Zum Schluss stellen wir uns die Frage, welche Eigenschaften eine Plattform mi...

Wie unterscheiden sich eigentlich Machine Learning Projekte von "herkömmlicher" Softwareenwicklung und welche Herausforderungen bieten sie? Darüber unterhält sich Amit mit Philipp Jackmuth, dem Gründer von dida, der übrigens auch unser Büronachbar ist. Philipp teilt anhand eines Anwendungsfalls im Bereich Natural Language Processing wichtige Erfolgsfaktoren, darunter Metriken, Modularität und den...

Mit Attribution kann das Marketingbudget effektiv und zielgerichtet eingesetzt werden. Damit kann die Wirkung von Werbemaßnahmen auf Mikroebene gemessen und diese Erkenntnisse zur Maximierung des ROI genutzt werden. Wir sprechen über  Datenbasis und mögliche Kontaktpunkte einer Attribution, aktuelle Herausforderungen, wie beispielsweise Cross Device & DSGVO, Ansätze zur Attribution, von Heuris...

Wie ist Data Science in einem E-Commerce Giganten wie Zalando organisiert - das erfährst du von Dr. Claudia Baldermann, Machine Learning Engineer bei Zalando. Im Interview sprechen wir darüber, wie der Product Development Prozess und die Organisation der Data Science Community bei Zalando gelingen.      

Wir schwenken den Blick auf unsere Kund*innen und setzen uns damit auseinander, wie man erfolgreiche externe Beratungsprojekte gestaltet. Dabei gehen wir auf die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten wie den Team-Ansatz oder Body Leasing ein und geben Tipps zur Auswahl eine*r Beratungspartner*in. Mit dieser Episode knüpfen wir an Episode #2 Erfolgsfaktoren für Predictive Analytics Projekte an.