The Erium Podcast – Data Science & Machine Learning

Uli Zellbeck ist Datenarchitekt, Data Warehouse & Business Intelligence Experte und Berater für Prozessmanagement, Datenstrategie und Künstliche Intelligenz. Mit seiner Agentur modellagenten deckt Uli die verschiedenen Projektphasen, von Schulungen, über die Erstellung von PoCs bis hin zur konkreten Umsetzung von Daten-Projekten ab. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutier...

Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die...

Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine...

Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podca...

Wie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios. .fusi...

„Still today, most Data Science projects fail“ – nicht mit Nikolaj Waller, Data Scientist bei MHP – A Porsche Company. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie er es gemeinsam mit seinem Team bei einem Kunden geschafft hat, treffsicher eine Recommender Engine Lösung zu entwickeln von der die Benutzer begeistert sind und die konzernweit ausgerollt wurde. .fusion-body .fusion-bui...

Als Head of Data Science bei Mathema steckt Fabian Witt sowohl hands-on in Kundenprojekten, als auch in der Rolle des Team-Coaches und Mentors. Wie er es schafft mit seinen Kunden scheinbar unlösbare Projekte doch zu realisieren, dabei stets auf einer gemeinsamen Augenhöhe bleibt und wie ihm seine Vorliebe für Algorithmen fernab des Mainstreams dabei hilft, erfahrt ihr in dieser Ausgabe von The Er...

KI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz kommt. Im Gespräch mit Theo spricht er darüber, wie er zu Großentwicklungen wie GPT-3 steht und wie er mit seinen Kollegen die speziellen Herausforderungen in indiv...

Dr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gemeinsam mit Theo gibt Dr. Sergio Lopez-Gehler einen Einblick in die Welt des Consultings und zeigt unter anderem auf, warum das Thema MLOps – wenn auch...

Dr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung entwickelt. Doch wie funktioniert es, dass Maschinen- und Prozessexperten Machine Learning Modelle benutzen, ohne Vorkenntnisse in Data Science zu b...

In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachtermini gelüftet und erklärt, welche Algorithmen sich für Causal Machine Learning eignen und wie man damit am meisten rausholt! Instagram Facebook LinkedIn Youtub...

Causal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim und Theo was man für ein erfolgreiches Causal Inference Projekt neben der reinen Technik auf keinen Fall außer Acht lassen darf. Beim Algorithmus der Woche wartet ein wahres Multi-Talent auf euch. Freut euch auf das Finale von Staffel 4 von The Erium Podcast! .fusion-body .f...

Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen und unter welchen Rahmenbedingungen es am sinnvollsten ist, einen kausalen Ansatz zu verfolgen. Maksim arbeitet ein Trauma aus seiner frühen Zeit als Data Scientist auf und auch Theo wird unerwarteter Weise von p-Values verfolgt. Das und noch mehr erwartet euch...

In dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert er, welche Rolle kausales Machine Learning beim Application Performance Monitoring spielt. Welche Vorraussetzungen müssen sowohl technisch, als auch algorithmisch gegeben sein und welchen Mehrwert hat der Kunde davon? All das erfahrt ihr in dieser Folge von The Erium Podc...

In der neusten Folge von The Erium Podcast setzen Maksim und Theo ihren Rückblick auf die letzten Data Science Meetups fort. Worum ging es jeweils und was waren die spannendsten Erkenntnisse? Und wie schaffte es Least Squares zum Algorithmus der Woche? Hört rein, was Maksim und Theo dazu verraten! Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich j...

In der neusten Folge von The Erium Podcast blicken Maksim und Theo zurück auf eine spannende Serie unserer Data Science Meetups. Sie verraten euch, worum es jeweils ging, und was die jeweils interessantesten Insights waren. Darüber hinaus wartet mit dem „Blick in den Werkzeugkasten“ eine neue Kategorie auf euch. Hört rein, welche Tipps Maksim und Theo in dieser Folge für euch auf Lager...

Welche Algorithmen eignen sich fürs Causal Machine Learning und was haben diese gemeinsam? Und muss ich diese Algorithmen alle selbst implementieren oder gibt es bereits Packages die ich direkt nutzen kann? In der neusten Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo Alternativen zu Bayes’schen Netzen und stellen euch die Vor- und Nachteile verschiedener existierender...

Wann werden Entscheidungen, die ohne Causal Inference getroffen werden, richtig teuer? Und was haben Gutscheine mit der Prozessindustrie zu tun? In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo konkrete Beispiele aus der Praxis und erklären wie euch die korrekte Modellierung der kausalen Zusammenhänge davor bewahrt aufs Glatteis geführt zu werden. Darüber hinaus hat Maksim in dieser Woche ein augenöffn...

Spurious Correlations, D-Separation, Counterfactuals… und was haben eigentlich Bärte mit Machine Learning zu tun? In dieser Folge von The Erium Podcast gehen wir auf eine Reihe von Fachtermini ein und lüften dabei was – und vor allem auch was nicht – hinter den Begriffen steckt. Außerdem rufen Theo und Maksim die verirrte Statistik der Woche ins Leben, mit dem Untertitel „Daten l...

Zum Auftakt der Staffel 4 klären wir zunächst den Begriff Causal Machine Learning. Die reine Statistik kümmert sich nicht um Kausalitäten. Der Mensch hingegen sucht lechzend nach kausalen Zusammenhängen. Das ist eine gefährliche Kombination. Durch Causal Machine Learning können wir diese Zusammenhänge nüchtern behandeln – so wie wir es von der Mathematik gewohnt sind. Theo und Maksim geben einen e...

Das war’s mit unserer 3ten Staffel! Wir blicken zurück auf Erikas Abenteuer und tollen Diskussionen mit erstklassigen Experten aus der Welt von Data Science und Machine Learning. Und: Wir erzählen euch wie es mit dem Podcast weiter geht! The Erium Podcast: LinkedIn , Facebook , Twitter , Instagram .fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 2...

Wie skaliert man Data Science-Use Cases? Was muss man dabei beachten? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Walter Denk, Senior Data Scientist bei Bayer, und Theo Steininger. Walter’s LinkedIn: Walter Denk | LinkedIn Bayer: Bayer: Übersicht | LinkedIn .fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-c...

Wie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? Muss man als Data Scientist nach dem Projekt noch Babysitter für sein Modell spielen? Das und noch mehr diskutieren wir gemeinsam mit Oliver Bracht, Chief Data Scientist der eoda GmbH, und Theo Steininger in dieser neuen Folge. Oliver’s LinkedIn: Oliver Bracht | LinkedIn eoda: Data Science Dienstleister: Nutzen Sie jetzt Ihre Daten (eo...

Wie funktioniert agiles Projektmanagement in Data Science-Projekten? Was ist die Idee hinter Crisp-DM? Welche Rolle spielt Erwartungsmanagement im Projekt? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Sebastian Eckert, Data Analyst aus dem TechHub der AUDI AG, und Maksim Greiner. Sebastian’s LinkedIn: Sebastian Eckert | LinkedIn AUDI AG: AUDI AG: Übersicht | LinkedIn .fusion-body .fusion-build...

Wie gestaltet man informative und überzeugende Visualisierungen? Und wie sieht das typische Publikum eines Data Science Vortrags überhaupt aus? Das und noch mehr diskutieren wir in der neuen Folge von The Erium Podcast gemeinsam mit Dr. Johannes Kehrer, Research Scientist bei Siemens und Theo Steininger. Mehr Infos zu Johannes: Johannes Kehrer | LinkedIn Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The E...