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Technology

Data Science Deep Dive

INWT Statistics GmbH

Wir machen Data Science. Und in unserem Podcast Data Science Deep Dive reden wir darüber.

Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.

Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.

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  • 23 episodes
  • fortnightly
  • Avg 38 min
  • German

Episodes 23

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  • #85
    Nov 13, 2025 · 30 min

    #84: Body Leasing: Zwischen Beratung, Teamkultur und Erwartungsmanagement

    In dieser Episode sprechen wir darüber, wie es ist, im Body Leasing als externer Data Scientist direkt im Kund*innenteam zu arbeiten. Mira und Andreas teilen ihre Erfahrungen zu Rollenwechseln, Erwartungen im Projekt und dem Umgang mit Druck und neuen Teamkulturen. Wir geben praktische Tipps für Onboarding, Kommunikation und Beziehungspflege, damit die Zusammenarbeit für alle Seiten gut funktioniert. Außerdem beleuchten wir die Chancen und Risiken für Beratungen, Freelancer*innen und Auftraggeber*innen. Am Ende zeigt sich: erfolgreich wird Body Leasing vor allem über gute Beziehungen und gute Selbstorganisation. **Zusammenfassung** Was Body Leasing bedeutet und warum es eine besondere Form der Beratung ist Erfahrungen von Mira und Andreas: Rollen, Herausforderungen und Chancen im Kund*innenteam Tipps für den Einstieg: Onboarding ernst nehmen, Erwartungen klären, Ergebnisse gut präsentieren Bedeutung von Beziehungsebene, Teamkultur und Kommunikation im täglichen Miteinander Umgang mit Druck, Bewertung und wechselnden Anforderungen Vorteile für Berater*innen: neuer Input, externe Validierung, Einblick in andere Unternehmen Chancen und Risiken für Beratungsunternehmen und Freelancer*innen Sicht der Auftraggeber*innen: schnelle Verfügbarkeit, Know-how-Gewinn, aber auch On-/Offboarding-Aufwand

  • #84
    Oct 23, 2025 · 33 min

    #83: Wie gut ist gut genug? Modellgütemaße richtig verstehen

    In dieser Folge sprechen Mira und Amit über Modellgütemaße für kontinuierliche Zielvariablen – also darüber, wie man die Qualität von Vorhersagen richtig bewertet. Von MAE und RMSE bis hin zu R² und AIC/BIC: Wir erklären, was die einzelnen Kennzahlen aussagen, wo ihre Grenzen liegen und welche typischen Fallen es gibt. Außerdem geht's um Bias, Robustheit und warum der Kontext entscheidend ist. Und natürlich um die Frage: Welches Gütemaß passt eigentlich zu meinem Modell? **Zusammenfassung** Überblick über Gütemaße für kontinuierliche Zielgrößen Bias, MAE, MAPE, sMAPE, MSE, RMSE, R², AIC/BIC im Vergleich Vor- und Nachteile der einzelnen Metriken Typische Fallstricke: Ausreißer, kleine Werte, verzerrte Interpretation Tipps zur Auswahl des passenden Gütemaßes für den Use Case Bedeutung von Repräsentativität, Validierung und Gewichtung Fazit: Kombination mehrerer Gütemaße ist meist die beste Wahl **Links** Blogserie zum Bestimmtheitsmaß (R²): https://www.inwt-statistics.de/blog/bestimmtheitsmass_r2-teil1 #26: A/B-Testing: Erkenntnisse statt Bauchgefühl https://www.podbean.com/ew/pb-6fzpj-143cfb1 #43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage https://www.podbean.com/ew/pb-vw736-15baac0

  • #83
    Oct 9, 2025 · 44 min

    #82: Monitoring in MLOps: Tools, Tipps und Best Practices aus der Praxis

    Wie behält man eigentlich den Überblick, wenn Data Science Services in Produktion laufen? In dieser Folge sprechen Sebastian und Michelle darüber, wie man einen sinnvollen Monitoring-Stack aufsetzt – von Logs und Metriken bis hin zu Alerts und Dashboards. Wir schauen uns Tools wie Prometheus, Grafana, Loki und ELK an und klären, worin sie sich unterscheiden. Außerdem geht's um Best Practices fürs Alerting, sinnvolle Feedbackschleifen und die Frage, wann und wie man Monitoring in den Entwicklungsprozess integriert. **Zusammenfassung** Ziel von Monitoring: schnelle Feedbackschleifen zwischen Entwicklung und Produktion Unterschied zwischen CI/CD und Monitoring, letztere liefert Feedback nach dem Deployment Planung des Monitorings idealerweise schon bei der Architektur berücksichtigen Überblick über Monitoring-Ziele: Services, Infrastruktur, Daten, Modelle Vergleich Cloud vs. Self-Hosted Monitoring (Aufwand, Flexibilität, Kosten) Wichtige Tools: Prometheus/Grafana/Loki, ELK-Stack, Nagios/Icinga/Zabbix, Great Expectations, Redash/Metabase Best Practices fürs Alerting: sinnvolle Schwellenwerte, Vermeidung von "Alert Fatigue", klare Zuständigkeiten Fazit: Monitoring braucht klare Ziele, sinnvolle Alerts und gute Visualisierung, um echten Mehrwert zu liefern **Links** #23: Unsexy aber wichtig: Tests und Monitoring https://www.podbean.com/ew/pb-vxp58-13f311a Prometheus – Open-Source Monitoring-System: https://prometheus.io Grafana – Visualisierung von Metriken und Logs: https://grafana.com Loki – Log-Aggregation für Grafana: https://grafana.com/oss/loki/ ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): https://www.elastic.co/elastic-stack Great Expectations – Datenvalidierung und Monitoring: https://greatexpectations.io Redash – SQL-basierte Dashboards und Visualisierungen: https://redash.io Metabase – Self-Service BI-Tool: https://www.metabase.com Nagios – klassisches System-Monitoring-Tool: https://www.nagios.org Icinga – moderner Nagios-Fork: https://icinga.com Zabbix – Monitoring-Plattform für Netzwerke & Server: https://www.zabbix.com Prometheus Alertmanager: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/ PagerDuty – Incident Response Management: https://www.pagerduty.com 📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de

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