The Erium Podcast – Data Science & Machine Learning

In der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘ erzählt uns Silvia Gramling wann es sinnvoll ist seine Masterarbeit bei einem Unternehmen zu schreiben und was ihr in der Uni nicht beigebracht wurde. In der Folge ‚ DIMENSIONALITY REDUCTION ‘ aus der 1. Staffel erzählen wir euch wie man mit höherdimensionalen Datensätzen umgeht. .fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;margin-top : 0p...

Diese Woche ist Prof. Dr. Patrick Glauner zu Gast in ‚The Erium Podcast‘. Er erklärt uns wie man Lehre im Bereich Data Science und Machine Learning gestalten sollte, wie ihn seine Promotion zu seiner Beratungsfirma gebracht hat und was ihn während seines Studiums besonders geprägt hat. Hier geht’s zum Buch „Innovative Technologies for Market Leadership“ von Patrick Glauner und Philipp Plugmann: ht...

It’s launch time! Zusammen mit KI Berater Peter Seeberg starten wir in die zweite Staffel von ‚The Erium Podcast‘. Er erzählt uns wie er zu einem der bekanntesten Berater für Machine Learning und Data Science in der Industrie geworden ist, was ihn sein Leben lang geleitet hat und auf was bei der Jobsuche achten sollte. Für weitere Tipps für die Jobsuche hört euch die Folge ‚Bewerbung‘ aus unserer...

Wir blicken zurück auf die erste Staffel von ‚The Erium Podcast‘ und erzählen was euch in ein paar Wochen in der neuen Staffel erwartet. Seid gespannt! Unter diesem Link findet ihr die Jupyter Notebooks der ersten Staffel: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag WRAP UP Season 1 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning .

Wie bewerbe ich mich richtig bei einem Tech Start-Up? Zusammen mit Theo Steininger führen wir euch durch die einzelnen Schritte und geben euch die 3 wichtigsten Tipps, die ihr beachten müsst. Hier findet ihr einen Link zur Zwei-Faktoren-Theorie von Herzberg: https://de.wikipedia.org/wiki/Zwei-Faktoren-Theorie_(Herzberg) .fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;margin-top : 0px;...

Was sind Bayesian Methods? Und warum werden sie immer beliebter unter Start Ups? Was für ein starkes Potential für Machine Learning und Data Science hinter dieser Technologie steckt verrät uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von The Erium Podcast. Der Beitrag Bayesian Methods erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning .

Welche Auswirkungen können Hackerangriffe auf Neuronale Netze haben? Was ist Adversarial Noise? Und wie kann man sich dagegen schützen? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Adversarial Noise erschien...

Wie geht man richtig mit Missing Values um? Warum reichen Deletion und Mean Imputation oft einfach nicht aus? Wie geht intelligentes Feature Engineering? All das klären wir zusammen mit Prof. Dr. Christian Heumann in dieser Ausgabe. Der Beitrag Missing Values erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning .

In der neuen Folge gehen wir gemeinsam auf ein Networking Event. Dabei hilft uns Theo Steininger auf die 10 wichtigsten Benimmregeln zu achten von Dresscode bis Networking. .fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1...

Was macht eine gute Präsentation aus? Und worauf sollte man achten, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden? In der neuen Folge von The Erium Podcast spricht Theo Steininger über die wichtigsten Punkte, die es bei Präsentationen zu beachten gilt. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der B...

Was ist Reinforcement Learning? Wo wird es benutzt? Und wann kann man es überhaupt anwenden? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Reinforcement Learning erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data...

Welche Arten von Anomalien können in einem Dataset auftreten? Und wie geht man damit um? Theo Steininger verrät es uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Anomaly Detection erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Ma...

Was kann beim Interpretieren von Daten alles schief gehen? Und wie erkennt man wann man mit seiner Analyse komplett daneben liegt? In der neuen Folge von The Erium Podcast gibt uns Maksim Greiner die 5 wichtigsten Benimmregeln im Umgang mit Datensätzen. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master De...

Wie können selbst höherdimensionale Datenbestände, mit mehr Features als Datenpunkten für Machine Learning und Data Science benutzt werden? Theo Steininger erzählt es uns in dieser neuen Folge. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Dimensionality Reduction erschien zuerst auf The E...

Um was geht es beim Networking wirklich? Was sollte man beachten und was ist nur Mythos? Zusammen mit Theo Steininger entlarven wir die 7 gängigsten Mythen zum Networking und erzählen euch die 3 wichtigsten Tipps für das Knüpfen von Kontakten in der Arbeitswelt von Machine Learning und Data Science! Schreibt uns und vernetzt euch mit uns z. B. direkt hier auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/gro...

Wann ist es möglich mit Machine Learning optimal zu entscheiden? Und warum ist es überhaupt notwendig? Welche Schwierigkeiten hat das menschliche Denken, die Machine Learning nicht mit sich bringt? All diese Fragen beantwortet uns Theo Steininger in dieser Folge zu OPTIMAL CHOICES! Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the...

Wie schaffen es Großkonzerne, mit Daten Käuferverhalten vorherzusagen? Wann kann überhaupt Machine Learning dabei helfen, in die Zukunft zu schauen? Und was hat das mit Influencern aus Vietnam auf Instagram zu tun? Antworten auf all das gibt es in dieser Folge zu FORECASTING! Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium...

Wie funktioniert Gesichtserkennung? Wie kann ein Computer vergangenes Wissen nutzen um repetetive Prozesse durchzuführen? Was ist Supervised Learning? Maksim Greiner erzählt uns alles über Regression, ihre Anwendungen in der Arbeitswelt, auf was man achten sollte und wann es möglich ist diese Algorithmen anzuwenden. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https...

Maksim Greiner zeigt uns was mit CLUSTERING alles möglich ist und wo und wie damit gearbeitet wird. Welchen Platz hat Clustering im Machine Learning? Was kann ein Data Scientist damit anfangen? Und auf was muss ich achten wenn ich Unsupervised Learning betreibe? Die Antwort hört ihr in dieser Folge. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the...

In der ersten Ausgabe verrät uns Theo Steininger, was man in der Uni über das PREPROCESSING nicht lernt, aber in der Welt von Data Science und Machine Learning unbedingt wissen muss. Was mache ich mit Missing Values? Was tun wenn in meinen Daten sehr viel Random Noise auftaucht? In dieser Episode erfahrt ihr es. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: Jupyter N...

Im Erium Podcast sprechen wir für euch Complexity Masters da draußen mit spannenden Gästen über Machine Learning, welche Möglichkeiten daraus entstehen und vor allem wie damit gearbeitet wird. Jago Silberbauer wird dabei begleitet von Dr. Maksim Greiner und Dr. Theo Steininger, zwei Experten aus dem Bereich Machine Learning und Gründer der Firma Erium . Wir räumen zusammen mit Mythen auf, geben Ei...