Data Science Deep Dive

In dieser Episode spricht Mira mit Tobias Sterbak, einem Freelance Machine Learning Engineer mit Fokus auf NLP-Anwendungen, über Data Science und generative KI. Wir vergleichen klassische Data Science-Methoden mit den neuesten KI-Ansätzen wie Large Language Models (LLMs). Ihr erfahrt, wie sich Datenbereitstellung, Validierung und Feature Engineering unterscheiden und welche Herausforderungen dabei auftreten. Außerdem gehen wir auf die Bedeutung der User Experience und die Schwierigkeiten bei der Bewertung der Modelle ein.   ***Links:*** Website von inwt: https://www.inwt-statistics.de Blog von Tobias Sterbak: https://www.depends-on-the-definition.com/ Website von Tobias Sterbak: https://tobiassterbak.com/ Ein Feuer auf der Tiefe (engl.: A Fire Upon the Deep) von Vernor Vinge https://de.wikipedia.org/wiki/Ein_Feuer_auf_der_Tiefe Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de

R ist keine Compilersprache und damit von Natur aus eher langsam. Wir sprechen darüber wie man die Performance von R Code optimieren kann und welche spezifischen Herausforderungen R dabei mit sich bringt. Wir besprechen Methoden, um Engpässe im Code effizient zu identifizieren, darunter Tools wie system.time, microbenchmark und profvis. Anschließend teilen wir Techniken für die Arbeit mit großen Datensätzen und die Parallelisierung. Wir zeigen wie durch gezielte Optimierung erhebliche Performance-Verbesserungen erzielt werden können. ***Links:*** Episode #41: Strategien zur Performance-Optimierung in Python https://www.podbean.com/ew/pb-weg8d-158cd71 Blogartikelserie zu Code Performance in R:  R-Code beschleunigen https://www.inwt-statistics.de/blog/code-performanz-in-r-r-code-beschleunigen Warum ist mein Code langsam? https://www.inwt-statistics.de/blog/code-performanz-in-r-warum-ist-mein-code-langsam Parallelisierung https://www.inwt-statistics.de/blog/code-performanz-in-r-parallelisierung Mit großen Datensätzen arbeiten https://www.inwt-statistics.de/blog/code-performanz-in-r-mit-grossen-datensaetzen-arbeiten Rccp: https://www.rcpp.org/ Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de

Wie baue ich ein Data Team auf? Wie kriege ich beim Hiring the richtigen Leute? Und wie fördere ich eine gute Fehlerkultur? All diesen Fragen ist Dr. Stephan Hausberg, Head of Data Science und Business Analytics bei 1&1 Versatel, in den letzten Jahren begegnet. In diesem Interview lässt er uns an seinen Learnings teilhaben. Enjoy!   **Links** Buch: Story Telling with Data https://www.storytellingwithdata.com/books Stephan Hausberg auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dr-stephan-hausberg-679750118/ Mira Céline Klein auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mira-celine-klein-848753264/  Feedback & Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de Website inwt: https://www.inwt-statistics.de/

Ist die lineare Regression nicht nur längst überholtes Zeug aus der Statistik 1 Vorlesung? Trotz ihrer vermeintlichen Einfachheit ist sie ein wichtiges Werkzeug in der Data Science. Ein Werkzeug das oft unterschätzt wird. Wir diskutieren wann lineare Regression zum Einsatz kommt, ihre Grenzen, Alternativen und Beispiele aus der Praxis. **Links:** [Blog] Einfache lineare Regression: https://www.inwt-statistics.de/blog/einfache_lineare_regression [Blog] Multiple lineare Regression: https://www.inwt-statistics.de/blog/multiple_lineare_regression [Blog] Beispielregression - Zunge vs. Zahlen: https://www.inwt-statistics.de/blog/beispielregression_zunge_vs_zahlen Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de

Zwei Herausforderungen bei der Zuverlässigkeit von Prognosen im Live-Betrieb sind Overfitting (Modell ist zu stark an Trainingsdaten angepasst) und Data Leakage (Modell verfügt über Informationen, die es in der realen Anwendung nicht hat). Wir sprechen darüber, was Overfitting und Data Leakage genau sind und wo ihre Ursachen liegen. Außerdem diskutieren wir Lösungsansätze.    **Links:** Spurious Correlations: https://www.tylervigen.com/spurious-correlations  inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/  

Welches das richtige Visualisierungstool ist, hängt stark vom Projekt und auch vom Team ab. Wir erkunden drei Ansätze – interne Umgebungen wie Python Dash oder R Shiny, Dashboard-Tools wie Grafana und Redash, sowie Eigenentwicklung mit JS-Frameworks wie VueJs oder React – und wie sie sich in Bezug auf Entwicklungsgeschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit unterscheiden. Auf dieser Grundlage geben wir eine Entscheidungshilfe, welcher dieser Ansätze "der Richtige" für ein Projekt ist.    ***Links*** Dash: https://dash.plotly.com/ Shiny: https://shiny.posit.co/ Vue.js: https://vuejs.org/ Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an: podcast@inwt-statistics.de

Mit welchen Strategien können Entwickler*innen und Data Scientists die Laufzeit von Python Code verringern? Wir diskutieren warum Performance-Optimierung überhaupt notwendig ist und was das genau bedeutet. Anschließend gehen wir auf häufige Engpässe und verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Effizienz, wie Profiling, Refactoring-Techniken und Parallelisierung ein.    ***Links:*** inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/

Diskriminierung aufgrund des Geschlechts? Leider immer noch ein Thema! Deshalb widmen wir diese Sonderfolge den Frauen in der Data Science & Tech Branche. Zusammen mit Catrin und Isa vom Podcast Mind the Tech ordnen wir das Thema historisch ein, reflektieren unsere eigenen Erfahrungen im Arbeitsalltag und diskutieren, wie die Situation verbessert werden kann. Wir teilen unsere Wünsche und Ideen, wie ein Bewusstsein für geschlechtsbezogene Diskriminierung sowie Chancengleichheit im Berufsleben erreicht werden kann.   ***Links*** - Podcast Website von Isa und Cathrin: Mind the Tech - Cyber, Crime, Gesellschaft https://www.mindthetech.de/ - Mind the Tech auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6FydYmBjELizU8k8DOIcaA?si=d46c14932a18438d - Film Hidden Figures auf IMDb: https://www.imdb.com/title/tt4846340/ - develop<HER> https://developher.de/ - Wikipedia Artikel "Frauen in der Informatik": https://de.wikipedia.org/wiki/Frauen_in_der_Informatik - A New Approach to Programmer Aptitude Testing by Charles J. Testa: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/800120.803918 - WO SIND DIE FRAUEN IN DER IT? Von Deborah Liebig auf get in {IT}:  https://www.get-in-it.de/magazin/arbeitswelt/it-arbeitsmarkt/wo-sind-die-frauen-in-der-it - inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/

Und nun lebe der Monolith? Während Microservices als State-of-the-Art gelten, beobachten wir auf Konferenzen teils gegenläufige Bewegungen zurück zu Monolithen. Gründe dafür sind vor allem die steigende Komplexität durch verteilte Systeme, Dateninkonsistenz und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Komponenten. Wir diskutieren die aktuelle Kritik an Microservices und gehen der Frage auf den Grund, ob und wann der Wechsel zu Monolithen sinnvoll ist.    ***Links:*** - denodo https://www.denodo.com/de - YouTube: Microservices by KRAZAM https://www.youtube.com/watch?v=y8OnoxKotPQ - YouTube: When To Use Microservices (And When Not To!) • Sam Newman & Martin Fowler • GOTO 2020 https://www.youtube.com/watch?v=GBTdnfD6s5Q - YouTube: Don’t Build a Distributed Monolith - Jonathan "J." Tower - NDC London 2023 https://www.youtube.com/watch?v=p2GlRToY5HI - inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/

Wir zeigen, wie Echtzeitprognosen trotz eines komplexen Modells im Hintergrund möglich gemacht werden können. In vielen Anwendungsfällen, wie in der Finanzbranche oder bei der Betrugserkennung, ist es entscheidend, dass Prognosen schnell und präzise sind, um innerhalb von Sekunden eingreifen zu können. Wir gehen auf die technischen und modellseitigen Herausforderungen dabei ein und geben Tipps, an welchen Stellschrauben auf Seite der Architektur gedreht werden kann.    *** Links *** - inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/