„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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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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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 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 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 Dr. Markus Köster dazu seine Erfahrungen und Erkenntnisse.

Dr. Markus Köster nimmt auch an unserem Data Science eMeetup am 30.11.2021 teil.

Data Science eMeetup mit Dr. Markus Köster

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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 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 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.

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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.

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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!

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