Data Science mit Milch und Zucker

著者： Prof. Dr. René Brunner
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  • サマリー

  • Der meistgehörte Data Science Podcast im deutschsprachigen Raum. Keine Anmeldung nötig. Es werden Themen aus dem Bereich Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und vieles mehr unter der Moderation von Prof. Dr. René Brunner diskutiert. Prof. Dr. René Brunner ist Professor an der Macromedia Hochschule, Autor und Gründer der Datamics GmbH. Im Rahmen seiner Arbeit konnte er über 50.000 Teilnehmer in seinen Onlinekursen auf Udemy erreichen und ihnen Data Science auf einfach verständlicher Weise näher bringen. Außerdem hat er gerade sein neues Einsteigerbuch "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" veröffentlicht, das sehr erfolgreich ist. Für mehr Informationen über ihn, besuche gerne sein Profil auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/renebrunner/ Das Ziel ist Erfahrungen und Beispiele aus der Praxis anschaulich darzustellen und neue Trends für und aus der Praxis aufzuzeigen. Hierfür wird jede Episode von einem Experten aus der Unternehmenswelt mit seinem Fachwissen begleitet. Der Podcast ist ideal für Manager, die neue Themen und Best Practices aus der Industrie anwenden möchten. Aber auch Data Science Anfänger können hier einen Einblick in die aktuellen Data Science Themen in deutschen (german) Unternehmen erhalten. Das sagen unsere Hörer: "Hallo Herr Brunner, ich höre seit 2 Wochen Ihren Podcast und bin sehr begeistert. Ich habe sogar fast anhand der Infos einen Job bekommen." "Interessanter Einblick in die Berufswelt von Data Science bzw. hilfreiche Tipps für den Einstieg!" "Ich habe gestern dein Podcast gehört - informativ, spannend und inspirierend. Das ist ein super Beitrag für die deutschsprachige Data Science Community" "Tolle Episode! Da ich mich gerade beruflich neuorientieren möchte, bin ich auf den Data Scientiest gestoßen."
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あらすじ・解説

Der meistgehörte Data Science Podcast im deutschsprachigen Raum. Keine Anmeldung nötig. Es werden Themen aus dem Bereich Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und vieles mehr unter der Moderation von Prof. Dr. René Brunner diskutiert. Prof. Dr. René Brunner ist Professor an der Macromedia Hochschule, Autor und Gründer der Datamics GmbH. Im Rahmen seiner Arbeit konnte er über 50.000 Teilnehmer in seinen Onlinekursen auf Udemy erreichen und ihnen Data Science auf einfach verständlicher Weise näher bringen. Außerdem hat er gerade sein neues Einsteigerbuch "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" veröffentlicht, das sehr erfolgreich ist. Für mehr Informationen über ihn, besuche gerne sein Profil auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/renebrunner/ Das Ziel ist Erfahrungen und Beispiele aus der Praxis anschaulich darzustellen und neue Trends für und aus der Praxis aufzuzeigen. Hierfür wird jede Episode von einem Experten aus der Unternehmenswelt mit seinem Fachwissen begleitet. Der Podcast ist ideal für Manager, die neue Themen und Best Practices aus der Industrie anwenden möchten. Aber auch Data Science Anfänger können hier einen Einblick in die aktuellen Data Science Themen in deutschen (german) Unternehmen erhalten. Das sagen unsere Hörer: "Hallo Herr Brunner, ich höre seit 2 Wochen Ihren Podcast und bin sehr begeistert. Ich habe sogar fast anhand der Infos einen Job bekommen." "Interessanter Einblick in die Berufswelt von Data Science bzw. hilfreiche Tipps für den Einstieg!" "Ich habe gestern dein Podcast gehört - informativ, spannend und inspirierend. Das ist ein super Beitrag für die deutschsprachige Data Science Community" "Tolle Episode! Da ich mich gerade beruflich neuorientieren möchte, bin ich auf den Data Scientiest gestoßen."
就職活動 教育 経済学
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エピソード
  • 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
    2024/10/14
    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 分
  • Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der generativen KI mit Dr. Johannes Köppern

    Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der generativen KI mit Dr. Johannes Köppern
    2024/10/06
    In dem Podcast wurde über die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der generativen KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), gesprochen. Dr. Johannes Köppern erklärt die Unterschiede zwischen LLMs und General AI, wobei er auf die Schwierigkeiten der Reproduzierbarkeit und Vorhersagbarkeit von Modellen eingeht. Ein weiteres Thema waren Agentensysteme, die durch die Nutzung von Werkzeugen und dynamischen Planungsfähigkeiten neue Möglichkeiten eröffnen. Es wurden auch die Kosten und der Preisverfall bei der Nutzung von Modellen wie GPT-4 angesprochen, was die Anwendung solcher Technologien zunehmend erschwinglicher macht.
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    29 分
  • Data Science und Sicherheit: Expertenwissen mit Thomas Neff entdecken

    Data Science und Sicherheit: Expertenwissen mit Thomas Neff entdecken
    2024/09/17
    In der aktuellen Episode von "Data Science mit Milch und Zucker" begrüßt Gastgeber René Thomas Neff, Sicherheitsexperte und Geschäftsführer von Ten Information Management GmbH. Sie tauchen tief in die oft übersehenen Sicherheitsaspekte der Data Science ein und diskutieren, wie essenziell Informations- und IT-Sicherheit für Unternehmen sind. Thomas erklärt die Bedeutung von Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit und erläutert, wie internationale Normen wie ISO 27001 und technische Sicherheitsmethoden wie Penetration Testing dabei helfen können, Sicherheitsrisiken zu minimieren. Er betont auch die Wichtigkeit eines soliden Zugriffsmanagements und gibt praktische Tipps zur Bewusstseinsbildung für Sicherheitsfragen in Data Science Projekten. Hören Sie rein, um zu erfahren, wie Sie Ihre Datenprojekte sicher und zuverlässig gestalten können.
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    38 分

Data Science mit Milch und Zuckerに寄せられたリスナーの声

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