Infrastructure as Code

Die richtigen Tools, um Resourcen in Cloud automatisiert und reproduzierbar zu erstellen. Es geht um Lösungen wie Terraform von HashiCorp, Azure Bicep von Microsoft und CloudFormation von AWS.

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Microsoft Fabric

Auf der Microsoft Build Konferenz wurde ein neues Produkt mit dem Namen "Microsoft Fabric" vorgestellt. Was es damit auf sich hat, erklären wir in unserer 17. Folge.

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Automated Machine Learning

Wir erklären, wie man das Trainieren von Machine Learning Modellen automatisieren kann und ob das eine Gefahr für die Arbeit von Data Scientisten und Data Engineers ist.

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Azure Machine Learning

Wie arbeitet eigentlich ein Data Scientist? Und wie hilft ihm dabei Azure Machine Learning? Diese Fragen klären wir in dieser Folge.

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Jupyter Notebooks (Das Tool für jeden Data Scientist und Data Engineer)

Was sind denn eigentlich Jupyter Notebooks und wer nutzt diese denn? Diese Fragen klären wir in dieser Folge.

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OpenAI Codex & Github Copilot

Künstliche Intelligenz kann programmieren. Das sieht man deutlich an OpenAI und dem Codex-Modell und Github Copilot. Aber wo ist der Unterschied? Was nutze ich wofür?

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Azure OpenAI

Was ist eigentlich der Unterschied zwischen OpenAI und Azure OpenAI? Wie kann man Modelle trainieren oder einfach seine eigenen Daten durchsuchbar machen? Das besprechen Sven und Jens in der zwölften Folge des AudioDatAI Podcasts.

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Data Governance

Was ist eigentlich dieses Data Governance? Eine Regierung für unsere Daten? Wann braucht man das und mit welchen Tools kann man die eigene Data Governance in den Griff nehmen?

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Data Mesh

Data Mesh ist in aller Munde. In unserer 10. Folge erklären wir was dahinter steckt.

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Data Lake

In dieser Folge erklären wir was ein Data Lake ist, welche Vor- und Nachteile er bietet und wie man ein Data Lake aufbauen kann.