エピソード

  • Data Science und Data Engineering: Projektplanung, Test-Strategien und Herausforderungen

    Data Science und Data Engineering: Projektplanung, Test-Strategien und Herausforderungen
    2025/07/08
    In dieser Episode diskutieren David und Janis die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Data Science und Data Engineering. Sie beleuchten die Projektplanung, die Bedeutung von Code-Qualität, Testing-Strategien und die Herausforderungen bei der Entwicklung in verschiedenen Umgebungen. Zudem wird der Wert von Data Science Projekten und die Rolle von Vibe-Coding in der Softwareentwicklung thematisiert.
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    54 分
  • Macht ihr eigentlich auch was mit "richtiger KI" bei Ailio?

    Macht ihr eigentlich auch was mit "richtiger KI" bei Ailio?
    2025/05/23
    In diesem Podcast sprechen Tim Lenzen und Alex über ihre Erfahrungen auf der PyCon.de, die Bedeutung von Large Language Models (LLMs) und die Herausforderungen bei deren Implementierung in Unternehmen. Sie diskutieren die Notwendigkeit von KI-Literacy, die Vorteile einer eigenen GPT-Plattform und die Rolle von Automatisierung in der Softwareentwicklung. Zudem reflektieren sie über die Entwicklungsgeschichte von LLMs und die Bedeutung von Wissensmanagement in der digitalen Ära.
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    51 分
  • Data:Unplugged Recap - Datenplattformen, AI und Kaffee!

    Data:Unplugged Recap - Datenplattformen, AI und Kaffee!
    2025/04/30
    Endlich mal wieder eine Folge von David und Janis! <3 In dieser Folge gibt es einen kleinen Rückblick auf die Data Unplugged 2025. Dabei gibt es jeweils einen inhaltlichen Abriss der gehaltenen Masterclasses "Datenplattform 360°: ETL, Persistierung & Governance für nachhaltige Datenstrategien" und "Kaffeebohnen und KI-Algorithmen - Ein Data Science Rezept für die Fertigungsindustrie". Die kompletten Masterclasses gibt es bei uns natürlich auch! Kontaktiert uns dafür einfach.
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    42 分
  • Community Notes und Faktenchecker - was verbirgt sich dahinter?

    Community Notes und Faktenchecker - was verbirgt sich dahinter?
    2025/04/16
    In dieser Folge Sprechen Tim und Janis kurz über die letzten Tage. Darunter insbesondere auch die Punkte: Was war die beste Pizza? Wie war die diesjährige Data Unplugged? Ansonsten ist der Name Programm: Was sind eigentlich Faktenchecks? Wer führt sie durch? Wie funktionieren sie? Wie sieht es bei den Community Notes aus? Kann Open Source hier eine Lösung sein? Und einiges anderes zu diesem Themenkomplex.
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    38 分
  • Wahlumfragen aus Data Science Perspektive

    Wahlumfragen aus Data Science Perspektive
    2025/02/04
    Im Vorfeld der kommenden Bundestagswahl sprechen Tim und David über die Statistik von Wahlumfragen und analysieren, wie sie zu deuten sind. Es geht neben den statistischen Grundlagen, die für eine gute Wahlumfrage zu beachten sind auch um weiterführende Themen wie Zeitreihenanalyse und den Umgang mit Unischerheiten in Machine Learning Modellen.
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    40 分
  • Datenplattformen verstehen und erfolgreich aufbauen

    Datenplattformen verstehen und erfolgreich aufbauen
    2025/01/16
    In dieser Folge sprechen unser Ur-Ailionaut Janis und unser Ailionauten Neuling Tim über HotDog Tipps und Datenplattformen. Behandelt werden u.a. Fragen wie: Welche Entscheidungen und Fragestellungen führen zu einer Datenplattform? Infrastruktur first oder hangeln wir uns von Use-Case zu Use-Case? Welche Vorteile bieten managed Lösungen wie Databricks? Und vieles mehr.
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    42 分
  • Data Science in Wissenschaft und Industrie - Unterschiede und Gemeinsamkeiten

    Data Science in Wissenschaft und Industrie - Unterschiede und Gemeinsamkeiten
    2024/12/18
    In diesem Podcast sprechen Dr. David Geisel und Tobias Quadfasel über den Übergang von der akademischen Welt in die Industrie, insbesondere im Bereich Data Science. Sie reflektieren über ihre Erfahrungen in der Physik, die Herausforderungen während der Promotion und die Unterschiede zwischen wissenschaftlicher und industrieller Arbeit. Zudem geben sie wertvolle Tipps für angehende Data Scientists und diskutieren die Bedeutung von Kommunikation und Teamarbeit in der Branche.
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    44 分
  • Boost Your Model: Wie funktioniert Data-Science im Maschinenraum?

    Boost Your Model: Wie funktioniert Data-Science im Maschinenraum?
    2024/11/27
    43 分