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Data Science mit Milch und Zucker

Data Science mit Milch und Zucker

Von: Prof. Dr. René Brunner
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Über diesen Titel

 Deutschlands meistgehörter Data Science Podcast – jetzt reinhören, ganz ohne Anmeldung Ob Data Science, Machine Learning oder künstliche Intelligenz – in diesem Podcast bekommst du mehr als nur Theorie. Prof. Dr. René Brunner liefert verständliche Einblicke in komplexe Themen und zeigt, wie Daten echte Wirkung entfalten. Praxisnah, aktuell und inspirierend. Was dich erwartet: Jede Episode beleuchtet ein spannendes Thema – zusammen mit Expertinnen und Experten aus der Wirtschaft. Es geht um konkrete Anwendungsfälle, Best Practices und Trends direkt aus dem Unternehmensalltag. Dein Host: Prof. Dr. René Brunner ist Professor an der Macromedia Hochschule, Gründer von Datamics und erfolgreicher Fachbuchautor. Über 50.000 Teilnehmer seiner Onlinekurse auf Udemy wissen: Er macht Data Science zugänglich – ohne unnötigen Fachjargon. Sein neuestes Buch „Python – Schritt für Schritt Programmieren lernen“ richtet sich an Einsteiger und erfreut sich großer Beliebtheit. Für wen ist der Podcast? Für Managerinnen und Manager, die Data Science verstehen und einsetzen wollen. Für Einsteigerinnen und Einsteiger, die sich einen fundierten Überblick über aktuelle Entwicklungen in deutschen Unternehmen verschaffen möchten. Das sagt die Community: „Ich höre seit zwei Wochen – und fast hätte ich dank des Podcasts einen Job bekommen.“ „Spannende Einblicke in die Berufswelt, hilfreiche Tipps für den Einstieg.“ „Informativ, praxisnah und motivierend – ein echter Gewinn für die Data Science Community.“ Mehr über René Brunner auf LinkedIn: linkedin.com/in/renebrunner Bildung Erfolg im Beruf Ökonomie
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  • Chemometrie -Authentifizierung und Qualitätssicherung in der Lebensmittelindustrie mit Data Science

    Chemometrie -Authentifizierung und Qualitätssicherung in der Lebensmittelindustrie mit Data Science
    Feb 12 2025
    ++++ Unsere 33. Podcast-Episode: Natalie Gerhardt über Chemometrics in der Lebensmittelauthentifizierung und Qualitätssicherung ++++ Hallo und herzlich willkommen zur neuen Episode des Podcasts „Data Science mit Milch und Zucker“! Im Podcast Nr. 33 geht es um den Einsatz von Data Science und chemometrischen Methoden zur Authentifizierung von Lebensmitteln und der Sicherung von Qualität. Zu Gast ist Natalie Gerhardt, Professorin für Analytische Chemie mit dem Schwerpunkt Chemometrie und Data Science. Sie ist Expertin im Bereich der Überprüfung der Authentizität und Echtheit von Lebensmitteln und gewährt uns tiefgehende Einblicke in die praktischen Herausforderungen sowie innovative Lösungsansätze – insbesondere durch den Einsatz von "Profiling"- oder "Fingerprinting"-Analysen, die zur Sicherstellung der Herkunft und Echtheit von Lebensmitteln beitragen. Natalie erklärt, wie in der Lebensmittelindustrie oft mit komplexen Datensätzen gearbeitet wird, die über 40.000 Variablen umfassen können. Dabei geht es darum, mit klassischen Methoden wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Klassifikationsalgorithmen wie der linearen Diskriminanzanalyse (LDA), die relevanten Muster zu identifizieren und Authentizität zu prüfen. Durch den Einsatz verschiedener chemometrischer Ansätze werden die Daten reduziert, wesentliche Informationen extrahiert und Korrelationen sowie verborgene Zusammenhänge aufgedeckt. Besonders bei hochwertigen Lebensmitteln wie Safran, Honig, Olivenöl und Fleisch wird die Gefahr von Fälschungen thematisiert, die immer raffinierter werden. Hier hilft der Einsatz von Data Science, um Fehlerquellen schnell zu erkennen und fälschungssichere Referenzdatenbanken aufzubauen. Die Datenqualität und die Probenplanung spielen eine entscheidende Rolle, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Dabei ist es wichtig, dass Data Scientists und Industriepartner gut zusammenarbeiten und die Ziele des Projekts klar kommuniziert werden. Natalie betont zudem die Bedeutung der Datenprozesse: Wie geht man mit Fehlwerten, Ausreißern und Rauschen in den Daten um? Sie hebt hervor, dass einfache Modelle oft besser geeignet sind als komplexe Deep Learning-Algorithmen, besonders bei kleineren Datensätzen. Zum Schluss gibt sie noch Tipps, wie man erfolgreich mit Data Science-Projekten arbeitet: Ziele klar definieren, den Workflow sorgfältig planen und vernetzt bleiben, um von den neuesten Entwicklungen in der Branche zu profitieren. 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 Natalie in Kontakt zu treten, besuche gerne ihr LinkedIn-Profil: https://www.linkedin.com/in/natalie-gerhardt
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    26 Min.
  • Wie A/B-Testing und KI Unternehmen transformieren

    Wie A/B-Testing und KI Unternehmen transformieren
    Feb 6 2025
    +++ 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
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    24 Min.
  • Federated Learning und seine Anwendung in der Industrie 4.0 mit Michael Kühne-Schlinkert

    Federated Learning und seine Anwendung in der Industrie 4.0 mit Michael Kühne-Schlinkert
    Oct 14 2024
    Der Podcast dreht sich um das Thema Federated Learning und seine Anwendung in der Industrie 4.0. Der Gast, Michael Kühne-Schlinkert, Gründer und CEO von Katulu GmbH, beschreibt, wie Federated Learning genutzt wird, um künstliche Intelligenz direkt bei den Dateneigentümern zu trainieren, ohne dass Daten zentral gesammelt werden müssen. Das Verfahren bietet Vorteile wie Datenschutz, Kosteneffizienz und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben. Ein praktisches Beispiel ist die Anwendung in der Automobilindustrie, bei der Modelle in den Fahrzeugen trainiert und optimiert werden. Herausforderungen bestehen insbesondere in der Heterogenität der Systeme und der Datenaufbereitung. Federated Learning ist noch nicht weit verbreitet, bietet aber großes Potenzial, vor allem in komplexen, verteilten Systemen der Industrie.
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    39 Min.
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