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.

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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.

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Der Beitrag WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

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.

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Rehau: REHAU | Engineering progress – Enhancing lives

Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast

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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! 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 Therhaag Registrierung, Di, 08.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite

15.12.: Erium – eMeetup mit Martin Szugat Tickets, Di, 15.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite

22.12.: Erium – eMeetup mit Dr. Sandra Romeis Tickets, Di, 22.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite

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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 Erium Podcast

Der Beitrag WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

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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Der Beitrag Get ready for Season 3! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

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

Der Beitrag Reicht reine Data Science aus? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

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

Der Beitrag Die Gretchenfrage der Data Science erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

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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