Data Science Deep Dive

Hochwassererkennung mit Satelliten? Wie das funktioniert erklärt Philip Popien, Director of Machine Learning bei Floodbase. Das Unternehmen erstellt mithilfe von Deep Learning Modellen Hochwasserprognosen und ist so in der Lage eine parametrische Flutversicherung anzubieten. Wir sprechen über die Input-Daten, den Labeling Prozess und die Prognosen des Deep Learning Modells. Natürlich gibt es auch Einblicke in die aktuellen Herausforderungen und einen Ausblick über die Weiterentwicklung des Modells. ***Links*** - inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/ - Floodbase Website: https://www.floodbase.com/ - Philip Popien bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philip-popien/

Data Mesh ist eine innovative Herangehensweise an die Organisation von Daten in Unternehmen. Dabei ist jedes Team für die eigenen Daten und Datenprodukte verantwortlich. Wir beleuchten die vier Prinzipien des Data Mesh (Domain Ownership, Data as a Product, Self-Serve Data Platform und Federated Computational Governance). Zum Schluss stellen wir uns die Frage, welche Eigenschaften eine Plattform mitbringen muss, um ein Data Mesh effektiv zu unterstützen, und ob dieser Hype einen Kulturwandel auslösen wird oder Theorie bleibt.  ***Links:*** - inwt Website: https://www.inwt-statistics.de/ - Blog: Data Mesh Principles and Logical Architecture by Zhamak Dehghani https://martinfowler.com/articles/data-mesh-principles.html  - Talk: Data - The land DevOps forgot by Michael Nygard https://www.youtube.com/watch?v=459-H33is6o  - Blog: How to select technology for Data Mesh by Ryan Dawson https://www.thoughtworks.com/insights/blog/data-strategy/how-to-select-technology-data-mesh - White Paper: Simplifying Data Mesh for Self-Service Analytics on an Open Data Lakehouse by Mike Ferguson https://hello.dremio.com/wp-simplifying-data-mesh-on-data-dakehouse-reg.html - White Paper: How to Knit Your Data Mesh on Snowflake https://snowflake.hub.hushly.com/data-mesh-stream/how-to-knit-your-data-mesh-on-snowflake

Wie unterscheiden sich eigentlich Machine Learning Projekte von "herkömmlicher" Softwareenwicklung und welche Herausforderungen bieten sie? Darüber unterhält sich Amit mit Philipp Jackmuth, dem Gründer von dida, der übrigens auch unser Büronachbar ist. Philipp teilt anhand eines Anwendungsfalls im Bereich Natural Language Processing wichtige Erfolgsfaktoren, darunter Metriken, Modularität und den Umgang mit Blackbox-Modellen.    *** Links *** - inwt Website https://www.inwt-statistics.de/ - dida Website https://dida.do/de - dida bei LinkedIn https://www.linkedin.com/company/dida-machine-learning/ - Philipp Jackmuth bei LinkedIn https://www.linkedin.com/in/philipp-jackmuth/  

Mit Attribution kann das Marketingbudget effektiv und zielgerichtet eingesetzt werden. Damit kann die Wirkung von Werbemaßnahmen auf Mikroebene gemessen und diese Erkenntnisse zur Maximierung des ROI genutzt werden. Wir sprechen über  Datenbasis und mögliche Kontaktpunkte einer Attribution, aktuelle Herausforderungen, wie beispielsweise Cross Device & DSGVO, Ansätze zur Attribution, von Heuristiken wie Last Contact bis hin zu statistischen Ansätzen wie logistische Regression und Survival Modelle.  *** Links *** inwt Website https://www.inwt-statistics.de/ inwt bei LinkedIn https://www.linkedin.com/company/inwt-statistics/mycompany/ White Paper zum Thema Attribution "Von einfachen Heuristiken zu optimalen datengetriebenen Modellen" https://www.inwt-statistics.de/blog/white_paper_attribution

Wie ist Data Science in einem E-Commerce Giganten wie Zalando organisiert - das erfährst du von Dr. Claudia Baldermann, Machine Learning Engineer bei Zalando. Im Interview sprechen wir darüber, wie der Product Development Prozess und die Organisation der Data Science Community bei Zalando gelingen.

Wir schwenken den Blick auf unsere Kund*innen und setzen uns damit auseinander, wie man erfolgreiche externe Beratungsprojekte gestaltet. Dabei gehen wir auf die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten wie den Team-Ansatz oder Body Leasing ein und geben Tipps zur Auswahl eine*r Beratungspartner*in. Mit dieser Episode knüpfen wir an Episode #2 Erfolgsfaktoren für Predictive Analytics Projekte an. 

Vor 10 Jahren haben noch alle Mitarbeitenden bei INWT in R programmiert, heute ist das anders. Python läuft R den Rang ab. Wir reflektieren über die Unterschiede der beiden Programmiersprachen und versuchen eine Einschätzung darüber zu geben, wie es mit R weitergehen wird. 

Auch Data Scientists schreiben Software. In diesem Kontext können wir nur empfehlen sich mit dem agilen Manifest auseinanderzusetzen. Die 12 Prinzipien dahinter fassen wir in dieser Episode auf und erklären, was wir darunter verstehen und wie wir sie anwenden.    Links: - Prinzipien hinter dem Agilen Manifest https://agilemanifesto.org/iso/de/principles.html

Die aktuell gegenläufigen Trends zeigen eine Vielzahl von Data Science Plattformen wie Databricks, Snowflake und Kubeflow als Konkurrenz zu individuell entwickelten Stacks. Die Entscheidung für eine der beiden Alternativen ist insbesondere in einer sich rasch entwickelnden Technologie-Landschaft nicht einfach. Als Hilfestellung diskutieren wir die Vor- und Nachteile der jeweiligen Lösungen.   

Wir tauchen ein in ein Real-Time Analytics-Projekt in dem wir den Fraud-Detection-Prozess mittels Echtzeitdaten für eine*n Kund*in verbessern. Dabei beleuchten wir die von uns antizipierten Herausforderungen des Projekts sowie unsere Lösungsansätze. Natürlich haben wir einige Dinge auch nicht kommen sehen, die daraus resultierenden Erkenntnisse teilen wir mit euch.