The Erium Podcast – Data Science & Machine Learning
Erium
Der Podcast für Young Professionals, die wissen möchten was hinter KI, Machine Learning und Data Science steckt und wie damit gearbeitet wird. The Erium Podcast räumt mit Mythen auf, gibt Einblicke in die Welt und Algorithmen der Data Scientists und zeigt euch die Power von Machine Learning. Master the Complexity!
Niklas Niehenke - Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner
In dieser dritten Episode sprechen wir mit Niklas Niehenke, Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner. Erfahrt, wie er Technologien wie Robotik Process Automation und KI in der Wirtschaftsprüfung einsetzt, um Prozesse zu optimieren und Datenanalysen zu verbessern. Gemeinsam mit Theo bespricht er praktische Beispiele aus der Praxis und welche Herausforderungen und Chancen die Integration von KI in die Wirtschaftsprüfung mit sich bringt.
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Barbara Jäger und Günther Wurm - Geschäftsführung der Business Pool GmbH
In der zweiten Episode von Staffel 7 sind Barbara Jaeger und Günther Wurm von der Business Pool GmbH zu Gast. Barbara Jaeger, Expertin für Mitarbeitergewinnung und Employer Branding, und Günther Wurm, erfahrener Sales- und Managementprofi, teilen ihre wertvollen Einblicke in die Welt des HR. Sie diskutieren mit uns den Einsatz von KI im Recruiting und in der Mitarbeiterentwicklung, die Herausforderungen und Chancen der modernen Arbeitswelt und geben praktische Tipps für Unternehmen und Bewerber.
Ingemar Bühler - Partner der EU Focus Group
In der ersten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit dem erfahrenen Strategieberater Ingemar Bühler. Seit Januar 2020 Partner bei der EU Focus Group, teilt er seine Erfahrungen aus seiner Zeit als Hauptgeschäftsführer von Plastics Europe Deutschland e.V. sowie seiner Karriere bei Bayer.
Erfahrt, wie Ingemar Bühler seine Leidenschaft für internationale Politik entdeckte, wie er zur Kunststoffindustrie kam und wie künstliche Intelligenz heute seine tägliche Arbeit als Strategieberater beeinflusst
Nur ein Chatbot - Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert
Im Kontext der Neugestaltung von Geschäftsprozessen durch künstliche Intelligenz stellt sich die Frage: Ist die Anwendung von Cognitive Process Modeling lediglich ein Upgrade von Chatbots? Oder treibt diese Methode eine größere Transformation voran, die unsere Art zu Denken und zu Arbeiten grundlegend wandelt?
In dieser Folge widmen wir uns der Welt des Cognitive Process Modeling. Wir diskutieren, wie diese anspruchsvolle Anwendung von KI weit mehr ist als nur ein aufgepeppter Chatbot und wi
Coding mit KI - Die neuen Möglichkeiten optimal nutzen
Sind wir kurz davor, KI nicht mehr nur als Assistent, sondern auch als vollwertigen Entwickler in unserem Coding-Team zu sehen? Und wenn ja, wo liegen die Grenzen dessen, was KI beim Coden kann und was nicht?
In dieser Folge diskutieren wir die Möglichkeiten und Grenzen des Codings mit KI, angefangen bei den aktuellen Entwicklungen in der Sprachmodelltechnologie bis hin zu spannenden Einblicken in unsere Erfahrungen mit der Integration von KI in den Coding-Prozess. Wir teilen auch unsere Gedan
Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototyp
Hackathons sind vor allem aufregend und oftmals schweißtreibend. Aber was steckt genau hinter dem Begriff „Hackathon“? Was passiert während eines solchen Events und wie gelangt man von der Idee zu einem ausgewachsenen Prototyp oder gar einem Geschäftsmodell?
In dieser Folge nehmen wir euch mit hinter die Kulissen des Black Forest Hackathons, bei dem wir Teams tatkräftig unterstützt haben. Wir klären, warum Unternehmen Hackathons veranstalten, wie die Teams strukturiert sind und welche Rolle unse
Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlicht
Eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten in der B2B Content Creation? Kann sie wirklich zur Verbesserung unserer Kommunikation beitragen und wenn ja, wie genau?
In dieser Folge von The Erium Podcast geben wir einen spannenden Einblick in die Welt der generativen KI und diskutieren dessen Bedeutung und Potenzial für die Content-Erstellung in Unternehmen. Wir beleuchten die Nutzung der generativen KI im Marketing und berichten aus unserer eigenen Erfahrung, wie diese Technologie den Content-Creation-
Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlicht
Die letzten Jahre haben gezeigt, dass der HR-Markt niemals stillsteht. Von der turbulenten Corona-Krise über das Aufkommen hybrider Arbeitsmodelle bis hin zum boomenden Einstellungsmarkt – HR ist stets im Wandel.
In dieser Folge zeigen wir die Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz, insbesondere Chat-GPT und generative KI, die HR-Branche revolutionieren können. Außerdem diskutieren wir, wie diese Technologien die Kommunikation mit potenziellen Kandidaten optimieren, Stellenanzeigen verbessern
KI im Klassenzimmer - Warum wir Bildung neu denken müssen
Stehen unsere Schulen vor dem Untergang, weil in Zukunft Lehrer mit KI-Tools wie ChatGPT Hausaufgaben korrigieren, die ihrerseits durch ebensolche Systeme verfasst wurden? Müssen wir Angst haben, dass unsere Kinder eigenes Denken als überholt betrachten werden?
Entgegen weit verbreiteter Vorurteile zeigen wir in dieser Episode auf, wie KI sowohl Lehrer bei der Entwicklung innovativer Unterrichtskonzepte unterstützt als auch Schülern hilft, individuell und ohne Angst vor „dummen Fragen“ zu lernen
KI-generierte Kunst - Vom Misserfolg zur Perfektion
In den letzten Jahren hat die Bildgenerierung mittels künstlicher Intelligenz bedeutende Fortschritte gemacht und fasziniert sowohl die sozialen Medien als auch traditionelle Medienkanäle. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das virale Bild von Papst Franziskus in einer strahlend weißen Daunenjacke mit einem imposanten Kruzifix, das durch künstliche Intelligenz entstanden ist. Doch während die Neugierde groß ist, stoßen viele auf das Problem enttäuschender Ergebnisse. Die Frage lautet daher: Wie kö
Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuern
„Prompt Engineering“ bezeichnet eine Methode, bei der präzise Anweisungen genutzt werden, um das volle Potenzial einer generativen KI auszuschöpfen. Derzeit gewinnt Prompt Engineering als aufstrebendes Berufsfeld zunehmend an Bedeutung, und zahlreiche Unternehmen bieten lukrative Positionen in diesem Bereich an. Doch was ist wirklich dran am Prompt Engineering? Lohnt es sich, sich intensiv damit auseinander zusetzten?
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Die Schattenseiten generativer KI
Die Schattenseiten generativer KI: Ist es möglich, verschiedene KIs zu kombinieren? Muss ich jedes Mal ein neues Chatgespräch beginnen? Und wie steht es um den Datenschutz?
In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo die komplexen Herausforderungen, die bei der Verwendung von generativer KI auftreten können. Sie klären Phänomene wie KI-generierte Halluzinationen und Vergesslichkeit bei Modellen wie ChatGPT und bieten gleichzeitig anschauliche, praktisch anwendbare Lösungs
Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype!
Was steckt hinter dem jüngsten Hype von ChatGPT? Was bedeuten Wörter wie „Tokenization“ und „Prompt Engineering“? Und wie teuer ist generative KI eigentlich wirklich? In dieser Folge von The Erium Podcast bringen Maksim und Theo Licht ins Dunkeln der generativer KI. Sie tauchen tief in die Details ein und liefern verständliche Erklärungen für komplexe Begriffe und Prozesse.
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HALERIUM METHODOLOGY - Die vier größten Schwächen von CRISP-DM
Nicht nur das Nintendo N64 kam 1996 auf den Markt, sondern auch das CRISP-DM-Modell. Heute, 27 Jahre später, ist es nach wie vor der de-facto-Standard, wenn es um Prozessmodelle für Data Analytics geht.
In dieser Folge von The Erium Podcast werfen Maksim und Theo einen kritischen Blick auf die Schwächen des Prozess-Modells und stellen mit der Halerium Methodology eine Alternative vor, die diese Schwächen behebt.
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Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustrie
Jonathan Lambers & Jonas Krauß arbeiten als Wissenschaftler am Kunststoffzentrum (SKZ) in Würzburg und am Fraunhofer Institut für Produktiontechnik und Automatisierung (IPA) in Bayreuth. Gemeinsam forschen beide im Projekt ProBayes daran, bei Spritzgießprozessen mithilfe von Bayes’schen Netzen Qualitätsabweichungen echtzeitnah zu erkennen, Fehlerursachen automatisiert zu diagnostizieren und Handlungsempfehlungen zu geben. Im Gespräch mit Theo erzählen sie von ihrem Werdegang, und wie sie ProBaye
Dr. Maria Börner- Berlin City Lead Women in AI & Robotics
Dr. Maria Börner engagiert sich ehrenamtlich bei dem Netzwerk Women in AI & Robotics, bei dem sie jetzt auch das Berlin Team organisiert. Ziel des Netzwerkes ist, mehr Sichtbarkeit für Frauen in Techberufen zu erreichen. Sie ist promovierte Physikerin und hat an großen Physikinstituten, wie dem CERN und DESY, geforscht und gearbeitet. Seit 2017 arbeitet sie im Bereich künstliche Intelligenz als Produktmanagerin. Dort hat sie unter anderem an Themen wie automatisierte Buchhaltung und föderiertes
Dr. Nora Reich - Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine Learning
Bei KfW denken die meisten wahrscheinlich eher an energieeffizientes Bauen und Anträge, als an Machine Learning und Data Science. Doch als Product Owner Big Data & Artificial Intelligence setzt Dr. Nora Reich bei der KfW erfolgreich alle Hebel in Bewegung, um mithilfe von Machine Learning nicht nur die eigenen Mitarbeiter zu entlasten, sondern auch den Service gegenüber der Kunden zu verbessern. In The Erium Podcast erklärt sie die vielfältigen Ebenen eines Use-Cases im Bereich der Belegerkennun
Kevin Endler - Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS Investment
Bevor Kevin Endler 2013 zu ACATIS Investment kam, studierte er Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz und war nach dem Studium für zwei Jahre als Senior Consultant bei der tecis Finanzdienstleistungen AG tätig. Bei ACATIS Investment entwickelt er unter anderem KI Modelle zur Auswahl von Aktien in Fonds. In dieser Folge von The Erium Podcast diskutieren wir mit ihm, wie ACATIS die Welt der Data Science mit langjährige
Tom Alby - Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Trade
Bereits 1994 beschäftigte sich Tom Alby mit dem damals gerade entstehenden Web und finanzierte sich mit der Erstellung von Webseiten und der technischen Entwicklung einer der ersten Suchmaschinen sein Studium. Nach Stationen bei Google, Bertelsmann und bbdo koordiniert er heute die digitale Transformation bei Allianz Trade. In dieser Folge von The Erium Podcast sprechen wir mit ihm, wie er digitale Projekte leitet, den digitalen Wandel im Unternehmen begleitet und dies mit seiner Tätigkeit als B
Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-Plan
Christian Rudolf ist Geschäftsführer von IoT-Plan. Mit seinem Team entwickelt er seit 2019 maßgeschneiderte und innovative Things-as-a-Service Lösungen für kleine und mittelständische Unternehmen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, wie IoT-Plan für Bundesbehörden Monitoringsysteme umsetzt, mithilfe der richtigen Hardware low-cost Predictive Maintenance Dienstleistungsmodelle ermöglicht werden und man den Betrieb einer eigenen Netzinfrastruktur realisiert.
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Michele Lagnese - Head of Digital Transformation bei Coroplast
Als Digital Transformation Officer macht Michele Lagnese die digitale Transformation beim familiengeführten Produktionsunternehmen Coroplast greifbar und für alle Mitarbeiter zugänglich. Sein interdisziplinärer Background in sowohl BWL und IT geben ihm dabei das perfekte Rüstzeug, um die Schnittstellenrolle optimal zu meistern. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, welche Use-Cases er bei Coroplast bereits umgesetzt hat, welche er momentan vorantreibt und nach welchen E
Dominik Scharnagl - CEO & CTO bei Traeger Industry Components
Dominik Scharnagl ist CEO und CTO bei Traeger Industry Components. Mit seinem Hintergrund als Senior Software Architekt kümmert er sich dabei um die Entwicklung und den Vertrieb von Hard- und Software-Komponenten für die industrielle Datenkommunikation, insbesondere zum Retrofitting bestehender Anlagen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Herausforderungen, die bei der Einbindung und Harmonisierung heterogener Datenquellen entstehen und worauf dabei zu achten ist,
André Sauer - CIO der Basalt AG in Linz am Rhein
André Sauer ist CIO der Basalt AG in Linz am Rhein, einem Hersteller von Natursteinen und Asphalt. Mit seinem Hintergrund als zunächst SAP Consultant, dann Senior Manager bei KPMG und schließlich Head of IT treibt er heute die Transformationsprozesse bei sich im Unternehmen voran. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Vielfältigkeit der möglichen Lösungsansätze in einer Industrie, die vermeintlich weit weg von Digitalisierung ist, seine Faszination für das Thema und
Paul Rupprecht - Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum
Paul Pupprecht leitet als Senior Projektmanager das Team Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum, einem Machine Learning Service Provider mit Sitz am AI Campus in Berlin. Dabei nutzt er seine Erfahrung im Bau von Data Science Pipelines und der Umsetzung von Projekten in den Bereichen Predictive Maintenance, Predictive Quality und Computer Vision. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ sprechen wir mit Paul über seine Schnittstellenfunktion zwischen Technologie & Business, MLOps
Thorsten Kranz - Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHL
Thorsten Kranz ist Lead Data Scientist im Data Analytics Center of Excellence bei Deutsche Post DHL. Mit seinem Hintergrund in Physik und kognitiven Neurowissenschaften und annährend einem Jahrzehnt Erfahrung als Data Science Consultant entwickelt er heute Machine Learning Use-Cases und integriert diese in die Kernprozesse von DPDHL. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Thorsten einen Einblick hinter die Kulissen der Logistikprozesse und mit welcher Systematik er und sein Team bei de
Dr. Danko Nikolić - Head of AI and Data Science at evocenta GmbH
Dr. Danko Nikolić is both a scientist and an engineer: he publishes actively in the field of Neuroscience. On the other hand, at „Robots Go Mental“ Dr. Danko Nikolić works on Deeplearning with small amounts of data and at evocenta he is Head of AI and Data Science. In „The Erium Podcast“ he discusses with Theo the future of strong AI, how to scale intelligence and the role of models like GPT-3.
Shownotes:
Danko Nikolić is speaking about AI for crypto currencies
„The Handbook of Data Science and
Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und Cookiecutter
Ein Data Science Projekt steht und fällt mit seiner Struktur: die Umsetzungsgeschwindigkeit, Ergebnistiefe, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit werden maßgeblich davon bestimmt. Umso wichtiger ist es, entsprechende Templates griffbereit zu haben. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo, wie Cookiecutter-Templates auf den verschiedenen Ebenen der Projektstruktur, spezifischer Experimente bis hin zum Deployment idealerweise zum Einsatz gebracht werden. Darüber hinaus
Dr. Jean Metz - Senior Machine Learning Engineer at GfK
Dr. Jean Metz works as a Senior Machine Learning Engineer at GfK in Nürnberg. He is the Tech Lead of the Forecasting end-to-end team responsible for delivering reliable and scalable machine learning models into production. In „The Erium Podcast“ Dr. Jean Metz explains how he manages to turn ideas and experiments into software that runs, connects and integrates with the other components in an organization.
Shownotes:
BIRCH
Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Maron Livny BIRCH: An efficient data clust
Uli Zellbeck - Datenspezialist und Gründer von modellagenten
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“ diskutieren wir mit ihm seinen Werdegang und wie ihm heute dieser Spagat gelingt.
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Christian Thiel - Head of Unit Data bei QUNIS
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 langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffi
Dr. Stefan König - Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH
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 Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der
Dr. Hannah Richta - Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn
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 Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabe
Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel
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.
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Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP - A Porsche Company
„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.
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Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema
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 Erium Podcast!
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Michael Eder - KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN
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 individuellen Kundenprojekten meistert.
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Dr. Sergio Lopez-Gehler - Head of Cloud Engineering bei Machine Learning Reply
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 von vielen noch unterschätzt – auch heute schon so wichtig ist.
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Dr. Markus Köster - Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML
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 besitzen? Welche Entwicklungsentscheidungen und Teamaufstellungen waren dazu nötig? In „The Erium Podcast“ teilt
CAUSAL MACHINE LEARNING – WRAP UP
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!
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CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen
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!
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CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus?
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 der neusten Folge von The Erium Podcast.
p-Values
Jupyter Notebook
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AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschläger
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 Podcast.
Dynatrace
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REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2
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 jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung
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REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 1
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 haben!
Numpy.einsum
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CAUSAL MACHINE LEARNING - welche Algorithmen eignen sich dafür?
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 Causal ML Lösungen vor. Und über die irregeleitete Statistik hinaus haben wir eine neue Rubrik für euch auf Lager.
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CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxis
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 augenöffnendes Beispiel für die verirrte Statistik gefunden, bei dem Kondition und Zufallsgröße munter vertau
CAUSAL MACHINE LEARNING – Korrelation, Kausalität und die verirrte Statistik
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 lügen nicht, aber erzählen auch nicht immer die ganze Wahrheit“.
Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weitere
CAUSAL MACHINE LEARNING – was ist das genau und wofür braucht man es?
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 ersten Einblick wann und wo Causal ML genutzt wird.
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WRAP UP Season 3
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!
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WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk
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
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WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht
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 (eoda.de)
YUNA: YUNA – Die Data Science Software (eoda.de)
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WIEVIEL PROJEKTMANAGER MUSS IN EINEM DATA SCIENTIST STECKEN? – mit Sebastian Eckert
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
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WIE KOMMUNIZIERT MAN RICHTIG MIT DATENVISUALISIERUNGEN? – mit Dr. Johannes Kehrer
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 Erium Podcast
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WIE SOLLTE EIN JUNGES START-UP DAS THEMA CLOUDCOMPUTING ANGEHEN? – mit Dr. Nicolay Hammer
Wie sollte ein Start-Up das Thema Cloudcomputing angehen? Wie viel muss ein*e Data Scientist*in über Cloudcomputing wissen? Wo sollte man die Berechnungen für das Modell am besten laufen lassen? All das diskutieren wir gemeinsam mit Dr. Nicolay Hammer, Leiter des Teams Big Data und Künstliche Intelligenz am Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften.
LRZ-Kurse: LRZ: Kurse, Schulungen
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WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbert
Wie sehr muss ich als Data Scientist verstehen, wie die Algorithmen intern funktionieren? Diese und noch weitere Fragen diskutieren wir geimeinsam in dieser Erium-internen Folge mit Dr. Stefan Hilbert und Maksim Greiner.
Stefan’s LinkedIn-Profil: Stefan Hilbert | LinkedIn
Erium: Erium |
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STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis
Strukturierter Data Lake oder bedarfsorientierter Flickenteppich? Wie geht man im Kontext eines bestimmten Use Cases mit Missing Values und Outliern um? Und wieviel sitzt ein Data Scientist wirklich vorm Computer? Das Preprocessing ist in den meisten Data Science-Projekten der zeitaufwändigste und nervenaufreibendste Part. Gemeinsam mit Theo Steininger und Dr. Sandra Romeis diskutieren wir für wen was besser ist.
Sandra’s LinkedIn-Profil: Dr. Sandra Romeis | LinkedIn
Rehau: REHAU | Engineering p
FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat
Für welche Firmen macht ein Machine Learning-Projekt überhaupt Sinn? Was unterscheidet Data Science von Computer Science? Und wie entwickelt man eine ordentliche Corporate Strategy im Bezug auf zukünftige Data Science-Use Cases? Diese Fragen diskutieren wir gemeinsam mit Martin Szugat und Maksim Greiner.
Martin‘ LinkedIn-Profil: Martin Szugat | LinkedIn
Datentreiber: Unsere Methode für Ihre Datenstrategie – Datentreiber
Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast
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I WANT YOU for our eMeetups!
I WANT YOU for our eMeetups! Du arbeitest im Bereich Data Science und möchtest dich mit anderen Experten austauschen? Dann darfst du bei den Erium-eMeetups nicht fehlen! In lockerer informeller Diskussionsrunde werden die Kernthemen aus den Podcasts gemeinsam mit den Gästen noch einmal aufgegriffen und weiter diskutiert. Die ersten drei eMeetups stehen schon, und die Registrierung sowie Teilnahme sind natürlich kostenlos. Jetzt hier zu unseren Meetups anmelden:
08.12.:Erium – eMeetup mit Dr. Jan
WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag
It’s Launch Time! Gemeinsam mit Data Science Team Manager Dr. Jan Therhaag und Theo Steininger diskutieren wir wie man ein Machine Learning-Projekt in einer Firma ins Rollen bringt, die erstmal gar nichts mit Data Science am Hut hat. Führt man Data Science bottom-up oder top-down ein? Müssen Nicht-Software-Unternehmen sich zu Software-Unternehmen wandeln? All das und noch mehr erfahrt ihr in dieser Folge.
Jan’s LinkedIn-Profil: Dr. Jan Therhaag | LinkedIn
Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Eriu
Get ready for Season 3!
Macht euch bereit für die 3te Staffel! Begleitet mit uns die junge Data Scientistin Erika bei ihrem ersten Data Science Projekt. Rein fiktiv versteht sich, aber eben mit echten Herausforderungen aus der Welt von Data Scientists. Folge für Folge gehen wir gemeinsam mit Experten aus der Industrie die einzelnen Schritte eines solchen Projektes durch und diskutieren Probleme und Lösungsansätze. Seid dabei!
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Reicht reine Data Science aus?
Reicht es aus Experte für Deep Learning zu sein? Oder muss man Verbindungen und Expertenwissen zu anderen Bereichen mitbringen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein? Diese Frage diskutieren in der neuen Folge unseres KI Podcasts Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer.
Hier geht’s zur Folge mit Software Developer Felix Achilles, der uns den Input zu diesem Gespräch geliefert hat
The Erium Podcast
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Die Gretchenfrage der Data Science
In dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consulting man bei einem Machine Learning Projekt mitbringen muss, erfahrt ihr in dieser Folge.
Hier geht’s zum Interview mit Patricia Goldberg, die uns den Input für diese Diskussion gegeben hat
The Erium Podcast
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Drücken Data Scientists nur auf PLAY?
Um euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die Frage „Drücken Data Scientists nur auf PLAY?“.
Hier geht’s zur Folge mit ML-Developerin Silvia Gramling, die uns den Aufhänger zu diesem tollen Gespräch gegeben hat: https://theeriumpodcast.de/1364/
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Die Gretchenfrage der Data Science
In dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consulting man bei einem Machine Learning Projekt mitbringen muss, erfahrt ihr in dieser Folge. Hier geht's zum Interview [...]
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Drücken Data Scientists nur auf PLAY?
Um euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Dr. Theo Steininger, Dr. Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die Frage "Drücken Data Scientists nur auf PLAY?". Hier geht's zur Folge mit ML-Developerin Silvia Gramling, [...]
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WRAP UP Season 2
In Staffel 2 haben wir uns für euch mit spannenden Experten für Data Science und Machine Learning aus den verschiedensten Bereichen unterhalten. Dabei war von Agrarwissenschaften über Medizin bis hin zu den Politikwissenschaften wirklich alles dabei! Doch nun wird es Zeit die Bühne frei zu machen für Staffel 3! Und was euch dort erwartet erzählt euch Jago Silberbauer in dieser kleinen Folge.
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Lisa Winter – Psychologie und Data Science
Wie sieht die Verbindung von Psychologie und Data Science aus? Und was genau ist überhaupt Growth Hacking? Co-Founder von Hakuna International und Growth Hacker Lisa Winter erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast.
Hier geht’s zur Folge über Political Data Science:
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Hans-Peter Zorn – Big Data Scientist und Head of AI
Wie sollte man Werkstudenten in seinem Unternehmen miteinbeziehen? Und welchen Herausforderungen sollte sich jeder Data Scientist bewusst sein? Head of AI bei inovex, Hans-Peter Zorn, erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast.
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It’s Feedback Time!
It’s Feedback-Time!
In den letzten 14 Wochen haben wir einige spannende Persönlichkeiten aus der Welt der Data Science und digitalen Transformation getroffen. Gemeinsam durften wir den Alltag von KI Beratern, Machine Learning Developern, Data Science Professoren, Software Engineers, CEOs in rasch wachsenden Märkten und Data Scientists mit spannenden Projekten, die ganze Branchen revolutionieren, kennenlernen.
Nun seid ihr an der Reihe:
Diese Woche möchten wir von euch wissen wie wir unseren Podc
Patricia Goldberg – Machine Learning for Farmers
How does Machine Learning influence agriculture? And how does this lead to more sustainability? Patricia Goldberg, Data Scientist at Agrando, talks about it in the new episode of ‚The Erium Podcast‘.
Here ist the episode with Chatroulette’s CEO Andrew Done.
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Ingo Scholtes – Soziologie und Informatik können viel voneinander lernen
Wie wird die Soziologie von Data Science und Machine Learning beeinflusst und umgekehrt? Müssen sich Soziologiestudenten darauf gefasst machen in der Zukunft Data Science lernen zu müssen?
Diese Fragen beantwortet uns Computational Social Scientist Prof. Dr. Ingo Scholtes in der neuen Ausgabe von The Erium Podcast.
Hier geht’s zur Folge über Political Data Science:
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Florian Wetschoreck – Data Scientists das Leben leichter machen
Welche Tools gibt es um den Einstieg in Data Science zu erleichtern und den Workflow dabei zu verbessern? Software Developer Florian Wetschoreck von bamboolib erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.
Hier geht’s zur Folge über BAYESIAN METHODS.
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Felix Achilles – Software Developer und Medizinweltumkrempler
Wie beeinflusst Data Science und Machine Learning die Medizin? Und wie reagieren Mediziner auf den digitalen und technologischen Wandel? Der Head of Software Development von Medability, Felix Achilles, erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.
Hier geht’s zur Folge über Missing Values, aus unserer ersten Staffel:
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Andrew Done – CEO of Chatroulette
How does Machine Learning and Data Science reshape the way we tackle inappropriate content on the internet? What does inappropriate even mean? Chatroulette’s CEO Andrew Done tells us in the new episode of ‚The Erium Podcast‘.
If you want to know how Data Science and Machine Learning influences Political Sciences listen to this episode:
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Juan Carlos Medina Serrano – Political Data Scientist and Social Media Miner
How does Social Media reshape a political landscape? This weeks episode features the political data scientist Juan Carlos Medina Serrano. He tells us what Social Bots are, what they are used for and what political data science is all about.
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Christian Stadter – Ex-Mechatroniker mit Machine Learning im Werkzeugkasten
Wie verändert Machine Learning die Forschung in der Lasermanufaktur? Was genau ist Intelligent Joining System Technology? Und wie kommt man von der Mechatronik in die Welt von Machine Learning? Christian Stadter erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.
Hier geht’s zur Folge DATA VISUALIZATIONS aus unserer ersten Staffel:
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Dr. Tobias Girschick – Biotecher und Data Scientist in der Automobilindustrie
Wie kommt man von einer Biotechfirma wie PRIAXON zur Arbeit bei DRÄXLMAIER in der Automobilindustrie? Und wie kann Data Science die Anzahl an Tierversuchen reduzieren? Warum ist Deutschland ein sehr guter Nährboden für Data Scientists? Tobias Girschick erzählt es uns in der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.
Hier geht’s zur Folge DIMENSIONALITY REDUCTION aus der ersten Staffel.
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Julia Gottfriedsen – Environmental Data Scientist und Hackathon Gründerin
Wie gestaltet sich Forschung innerhalb einer Firma? Und wie akklimatisiert man sich richtig in einer neuen beruflichen Umgebung? Environmental Data Scientist Julia Gottfriedsen erzählt uns von ihrer Arbeit bei Siemens und ihrem Weg zur Promotion an der LMU. Außerdem erfahrt ihr wie sie auf die Idee gekommen ist einen Hackathon zu gründen.
Das Thema DATA MISINTERPRETATIONS findet ihr besonders spannend? Hier geht’s zur Folge aus der ersten Staffel:
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Fabian Müller – Data Scientist mit Political Science Background
Auf was achtet ein Head of Data Science wenn er neue Leute einstellt? Und wie kommt man von Politikwissenschaften zur Data Science?
Fabian Müller von STATWORX erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.
Wie vernetzt man sich mit Leuten aus den verschiedensten Bereichen? Hier erfahrt ihr es: Link zur Folge ‚NETWORKING‘.
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Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahren
„Lasst uns doch mal was machen, was auch im echten Leben was bringt!“ Dr. Frederik Beaujean erzählt uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘ wie es ist aus der Wissenschaft in die Industrie zu wechseln und von einem ausgezeichneten Physiker zu einem noch ausgezeichneteren Software Engineer für Autonomes Fahren zu werden.
Ihr interessiert euch für Autonomes Fahren? In der der Folge ‚ADVERSARIAL NOISE‘ aus Staffel 1, erfahrt ihr wie man autonom fahrende Autos vor Hackerangriffen schützt. H
Silvia Gramling – Von Simulation Technology zur Machine Learning Developerin
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.
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Prof. Dr. Patrick Glauner – Professor mit Herz für Praxis
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:
http://springer.com/book/9783030413088
Wie ihr selbst mit den abscheulichsten Datensätzen umgehen könn
Peter Seeberg – AI Evangelist und KI Berater
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 ersten Staffel an:
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WRAP UP Season 1
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
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Bewerbung
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)
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Bayesian Methods
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.
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Adversarial Noise
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
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Missing Values
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.
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Business Etikette
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.
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Data Visualizations
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
.fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusi
Reinforcement Learning
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
.fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !importan
Anomaly Detection
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
.fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-ri
Data Misinterpretations
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
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Dimensionality Reduction
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
.fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {padding-to
Networking for Data Scientists
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/groups/8851361
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Optimal Choices
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-erium-podcast/tree/master
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Forecasting
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-podcast/tree/master/
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Regression
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://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/
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Clustering
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-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/
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Preprocessing
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 Notebook Preprocessing
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The Erium Podcast
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 Einblicke in die Welt der Data Scientists und zeigen euch die Power von Machine Learning.
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