Data Science Deep Dive

Die Tech-Welt bietet heute mehr Auswahl denn je und damit auch viel mehr Möglichkeiten, genau die passende Lösung für den eigenen Kontext zu finden. Wir sprechen darüber, warum Entscheidungen nicht mehr über ein einzelnes Kriterium laufen, sondern vor allem vom Systemumfeld, Teamwissen und organisatorischen Rahmenbedingungen abhängen. Anhand praxisnaher Beispiele zeigen wir, wie man trotz Compliance, Cloud-Ökosystemen oder "Tool-Hype" zu soliden, nachhaltigen Entscheidungen kommt. Außerdem ordnen wir typische Kriterien ein und erklären, wie man mit kleinen Tests, klaren Prioritäten und Lernschleifen die Risiken reduziert. Das Fazit: Die Vielfalt ist ein Vorteil, aber nur wenn man strukturiert auswählt, ausprobiert und den Stack sehr bewusst weiterentwickelt.

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Wir möchten uns kurz mit einem Update in eigener Sache bei euch melden.

Gleichzeitig möchten wir die Gelegenheit nutzen, Danke zu sagen:

Ab Mitte Januar sind wir wieder zurück mit neuen Episoden, frischen Perspektiven und wie gewohnt spannenden Themen aus der Welt der Data Science.

Bis dahin wünschen wir euch entspannte Feiertage, eine gute Zeit zwischen den Jahren und einen großartigen Start ins neue Jahr. Bleibt gesund oder werdet gesund, bis bald!

In dieser Episode sprechen wir darüber, wie es ist, im Body Leasing als externer Data Scientist direkt im Kund*innenteam zu arbeiten. Mira und Andreas teilen ihre Erfahrungen zu Rollenwechseln, Erwartungen im Projekt und dem Umgang mit Druck und neuen Teamkulturen. Wir geben praktische Tipps für Onboarding, Kommunikation und Beziehungspflege, damit die Zusammenarbeit für alle Seiten gut funktioniert. Außerdem beleuchten wir die Chancen und Risiken für Beratungen, Freelancer*innen und Auftraggeber*innen. Am Ende zeigt sich: erfolgreich wird Body Leasing vor allem über gute Beziehungen und gute Selbstorganisation.

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Wie behält man eigentlich den Überblick, wenn Data Science Services in Produktion laufen? In dieser Folge sprechen Sebastian und Michelle darüber, wie man einen sinnvollen Monitoring-Stack aufsetzt – von Logs und Metriken bis hin zu Alerts und Dashboards. Wir schauen uns Tools wie Prometheus, Grafana, Loki und ELK an und klären, worin sie sich unterscheiden. Außerdem geht's um Best Practices fürs Alerting, sinnvolle Feedbackschleifen und die Frage, wann und wie man Monitoring in den Entwicklungsprozess integriert.

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In dieser Folge des Predictive AI Quarterly sprechen wir über die Veröffentlichung von GPT-5 und was sich im Vergleich zu GPT-4 geändert hat. Wir schauen uns an, wie Reasoning jetzt funktioniert und welche Optionen Entwickler*innen bei der Nutzung haben. Außerdem geht's um neue Open-Source-Modelle von OpenAI, die Einführung von TabArena als dynamischem Benchmark für Tabulardaten und spannende Integrationen wie TabPFN in Sourcetable. Im Praxisteil nehmen wir QLoRA unter die Lupe und testen, ob Finetuning mit Quantisierung wirklich so effizient und verlustfrei ist, wie versprochen.

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Onboarding ist mehr als nur Laptop einrichten und Accounts anlegen, es ist der Startpunkt für alles, was danach kommt. In dieser Folge sprechen wir über die ersten Tage und Wochen, wie man neuen Kolleg*innen Orientierung gibt und warum Mentoring so wichtig ist. Wir diskutieren auch den Übergang von den Basics hin zu Projekten und wie man Schritt für Schritt Verantwortung übernimmt. Außerdem werfen wir einen Blick darauf, was langfristig zählt: Wissen teilen, Feedback geben und Raum für Entwicklung schaffen.

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Modelle auf Edge-Devices zu bringen ist kein Standard-Deployment – das zeigt sich im gesamten Life-Cycle: von der Datenpipeline über das Feature-Engineering bis zur Modellüberwachung. In dieser Folge diskutieren wir, wie sich gängige MLOps-Ansätze verändern, wenn Netzwerk, Datenschutz oder Ressourcen limitiert sind. Wir sprechen über typische Architektur-Entscheidungen, sinnvolle Deployment-Strategien und warum Murphys Law auf Edge-Setups besonders gut zutrifft. Am Ende bleibt die Erkenntnis: ohne triftigen Grund bleibt man besser in der Cloud.

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In dieser Folge sprechen wir darüber, wie man den nächsten sinnvollen Data-Science-Use-Case identifiziert. Egal ob man gerade erst mit Daten startet oder schon komplexe Produkte im Einsatz hat. Wir klären, wer in den Prozess einbezogen werden sollte, worauf man bei der Ideenfindung achten sollte und wie man Use Cases richtig bewertet. Ein besonderer Fokus liegt auf der Perspektive der Nutzer*innen und die Umsetzbarkeit in Bezug auf Daten, Methoden und Technik. Eine Folge für alle, die Orientierung suchen, um den weiteren Weg auf ihrer Data-Journey zu gestalten.

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Uplift Modeling hilft dabei, den tatsächlichen Effekt von Maßnahmen wie Rabatten oder Gratisprodukten auf das Verhalten einzelner Kund*innen vorherzusagen, also: Wer hätte ohnehin gekauft und wen überzeugen wir wirklich? Statt bloßer Vorhersage steht die Frage im Mittelpunkt, wie wir Verhalten gezielt verändern können. Wir sprechen über Methoden, notwendige Daten, Herausforderungen bei der Modellierung und warum Kausalität hier entscheidend ist. Außerdem sprechen wir darüber warum ein A/B-Test trotz komplexer Modelle unverzichtbar bleibt. Und was du auch ohne vollständiges Uplift-Modell bereits tun kannst.

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