Data Science mit Milch und Zucker

+++ Unsere 32. Podcast-Episode: Philipp Paraguya über digitale Transformation, KI und A/B-Testing +++

Hallo und herzlich willkommen zur neuen Episode des Podcasts „Data Science mit Milch und Zucker“! Heute freuen wir uns, Philipp Paraguya, Manager bei der ALDI Data & Analytics Services GmbH, als Gast zu begrüßen. Philipp ist ein erfahrener Experte für digitale Transformation und künstliche Intelligenz in Unternehmen. Mit seiner langjährigen Erfahrung in der Tech- und Beratungsbranche teilt er spannende Einblicke in die Implementierung von KI-Technologien und datengetriebene Entscheidungsfindung.

In dieser Folge sprechen wir über die Bedeutung von A/B-Testing und datenbasierten Experimenten für Unternehmen. Philipp erklärt, warum A/B-Tests ein essenzielles Werkzeug für die Optimierung von Geschäftsprozessen sind – sei es im Marketing, in der Produktentwicklung oder bei der Automatisierung von Abläufen. Er gibt praxisnahe Tipps, wie Unternehmen ihre Tests strukturieren sollten, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, und zeigt auf, welche Fallstricke es zu vermeiden gilt.

Außerdem diskutieren wir, welche Rolle KI bei der digitalen Transformation spielt und wie Führungskräfte ihre Teams optimal auf neue Technologien vorbereiten können. Philipp betont die Wichtigkeit von kontinuierlichem Lernen, iterativen Verbesserungen und einer datengetriebenen Unternehmenskultur.

Wir freuen uns, euch in dieser Folge wertvolle Insights zu A/B-Testing, KI und digitaler Transformation zu geben.

Vielen Dank fürs Zuhören und viel Spaß mit der Episode!

Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/

Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/

Um mit Philipp in Kontakt zu treten, besuche gerne sein LinkedIn-Profil: https://www.linkedin.com/in/philipp-paraguya

In diesem Podcast diskutieren wir mit Felix Burkhardt, Leiter der Forschung bei AudEERING, über Anwendungen der Audiobearbeitung mit maschinellem Lernen. Wir gehen auf verschiedene Bereiche wie Sprach- und Nicht-Sprach-Audioanalyse ein und betonen die Bedeutung der Mensch-Maschine-Interaktion. Beispiele sind intelligente Kopfhörer, die den Klang basierend auf der Umgebung anpassen, und die Erkennung von Emotionen zur Verbesserung der menschenähnlichen Kommunikation in verschiedenen Bereichen wie Gaming, Automobil und Gesundheitswesen. Felix hebt Herausforderungen wie das Labeln von Daten für das Training von Modellen und die Notwendigkeit von generalisierbaren Lösungen in der domänenspezifischen KI-Landschaft hervor.

+++ Episode 27: ML Ops und LLM Ops – Herausforderungen und Lösungen mit Robby Hornig +++

In der heutigen Episode von „Data Science mit Milch und Zucker“ haben wir Robby Hornig von Weights & Biases zu Gast. Robby ist der Regional Director für die DACH-Region sowie Osteuropa und bringt eine Fülle von Wissen und Erfahrung in den Bereichen Machine Learning Operations (ML Ops) und Large Language Models (LLM Ops) mit.

Wir tauchen tief in die Herausforderungen ein, die Unternehmen im Bereich ML Ops begegnen, und wie Weights & Biases als führende Plattform in diesem Bereich Lösungen bietet. Robby erklärt, wie wichtig es ist, die richtigen Tools und Prozesse zu implementieren, um den gesamten ML-Lebenszyklus effizient zu verwalten – von der Datenvorbereitung über das Training und die Modellüberwachung bis hin zur Modellbereitstellung.

Ein besonderer Fokus liegt auf den spezifischen Anforderungen und Best Practices rund um LLMs und Generative AI. Robby teilt seine Einsichten darüber, wie man die Komplexität dieser Modelle handhaben kann und welche Rolle Weights & Biases dabei spielt, die Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu optimieren.

Hör rein, um mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich ML Ops zu erfahren und wie du deine ML- und AI-Projekte auf das nächste Level bringen kannst. Diese Episode ist ein Muss für alle, die sich für die effiziente und skalierbare Implementierung von Machine Learning interessieren.

Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/

Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/

Um mit Robby in Kontakt zu treten, besuche gerne sein LinkedIn Profil oder die Homepage von Weights & Biases: https://www.linkedin.com/in/robby-hornig-6b200841 https://wandb.ai/site

+++ Unsere 26. Podcast-Episode: Erfolgreiche Marketing-Automatisierung: Tipps von Annette Czanaky +++

Hallo und herzlich willkommen zur neuen Episode des Podcasts „Data Science mit Milch und Zucker“. Heute begrüße ich Annette Czanaky, Gründerin von Techwanderer. Sie war Vice President und Head of IT Consulting & Data Analytics bei DHL und ist jetzt als Trainerin und Consultant im Bereich künstliche Intelligenz erfolgreich selbstständig. In dieser Episode teilt sie ihre Expertise zur Automatisierung im Marketing.

Annette spricht darüber, wie ihr KI effizient in Marketingprozesse wie E-Mail-Marketing und Webseiten einsetzen könnt - und trotzdem euren persönlichen Stil nicht verliert. Sie erklärt, wie wichtig es ist, alle Beteiligten einzubinden, klare Visionen und Ziele zu entwickeln und die Prozesse kontinuierlich anzupassen. Außerdem gibt Annette praktische Insider-Tipps zur Nutzung von Tools wie GPT und Automatisierungsplattformen um Texte, E-Mails, Grafiken und mehr zu erstellen und eure Arbeitsprozesse zu vereinfachen.

Wir freuen uns, dass wir euch in dieser Folge diese wertvollen Einblicke in die Nutzung von KI im Marketing geben können.

Vielen Dank fürs Zuhören und viel Spaß mit der Episode!

Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/

Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/

Um mit Annette in Kontakt zu treten, besuche gerne ihr LinkedIn Profil oder die Homepage der Techwanderer: https://www.linkedin.com/in/annette-c-9a7551139/ https://www.techwanderer.de/

+++Unsere 23. Podcast-Episode: Die Welt der Daten: Ein Podcast über Wissensgraphen und Datenbanken+++

(English Version below)

In der aktuellen Folge unseres Datenwissenschafts-Podcasts widmen wir uns einem Thema, das für viele im Bereich der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse von zentraler Bedeutung ist. Gemeinsam mit Sruthi Radhakrishnan, einer erfahrenen AI Consultant bei itemis, beleuchten wir die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte, die diese Technologien so kraftvoll und unverzichtbar machen.

Sruthi teilt mit uns ihr fundiertes Wissen und ihre praktischen Erfahrungen, um einen detaillierten Überblick über die Welt der Wissensgraphen zu geben. Wir diskutieren, was Wissensgraphen sind, wie sie funktionieren und warum sie ein unverzichtbares Werkzeug in der modernen Datenwissenschaft darstellen. Besonderes Augenmerk legen wir auf die verschiedenen Arten von Datenmodellierungen und Einbettungen, die für die effektive Nutzung von Wissensgraphen entscheidend sind.

Ebenso tauchen wir tief in die Thematik der Graphdatenbanken ein und vergleichen sie mit Vektordatenbanken. Dabei betrachten wir die spezifischen Anwendungsfälle und Vorteile, die Graphdatenbanken bieten.

Sruthi bietet nicht nur Einblicke in die technischen Aspekte, sondern gibt auch wertvolle Ratschläge für diejenigen, die ihre Kenntnisse in Data Science erweitern möchten. Ob du neu in diesem Feld bist oder deine Fähigkeiten vertiefen möchten, diese Episode bietet praktische Tipps und Einblicke.

Diese Episode inspiriert dazu, auszuprobieren, wie diese Technologien genutzt werden können, um die Grenzen dessen, was mit Daten möglich ist, neu zu definieren. Bereite dich darauf vor, die Tiefe und Breite der Datenwissenschaft zu erkunden und entdecke , wie Wissensgraphen und Datenbanken die Landschaft der Informationstechnologie umgestalten.

+++++ English Version +++++

In the latest episode of our Data Science Podcast, we delve into a topic that is of paramount importance to many in the field of artificial intelligence and data analysis. Alongside Sruthi Radhakrishnan, an experienced AI Consultant at itemis, we illuminate the fundamental and advanced concepts that make these technologies so powerful and indispensable.

Sruthi shares her in-depth knowledge and practical experience to provide a detailed overview of the world of knowledge graphs. We discuss what knowledge graphs are, how they function, and why they are an essential tool in modern data science. Special attention is paid to the various types of data modeling and embeddings that are crucial for the effective use of knowledge graphs.

We also dive deeply into the subject of graph databases and compare them with vector databases, considering the specific use cases and benefits that graph databases offer.

Sruthi provides not just insights into the technical aspects, but also valuable advice for those looking to expand their knowledge in data science. Whether you are new to this field or looking to deepen your skills, this episode offers practical tips and insights.

This episode inspires listeners to explore how these technologies can be utilized to redefine the boundaries of what is possible with data. Prepare to explore the depth and breadth of data science and discover how knowledge graphs and databases are transforming the landscape of information technology.

Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/

Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/

Unter dem folgenden Link findest du das LinkedIn Profil von Sruthi Radhakrishnan: https://www.linkedin.com/in/sruthi--radhakrishnan/