Data Science Deep Dive

Data Science Deep Dive Archiv

#31: Ist R eigentlich tot? Download
vor 1 Jahr

#31: Ist R eigentlich tot?

#30: Agile Softwareentwicklung im Data-Science-Kontext Download
vor 1 Jahr

#30: Agile Softwareentwicklung im Data-Science-Kontext

#29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack Download
vor 1 Jahr

#29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack

#28: Unsere Erkenntnisse aus einem Fraud-Detection-Projekt mit Echtzeitdaten Download
vor 1 Jahr

#28: Unsere Erkenntnisse aus einem Fraud-Detection-Projekt mit Echtzeitdaten

#27: Kann ein Large Language Model (LLM) bei der Klassifikation tabellarischer Daten XGBoost schlagen? Download
vor 1 Jahr

#27: Kann ein Large Language Model (LLM) bei der Klassifikation tabellarischer Daten XGBoost schlagen?

#26: A/B-Testing: Erkenntnisse statt Bauchgefühl Download
vor 1 Jahr

#26: A/B-Testing: Erkenntnisse statt Bauchgefühl

#25: Feature Store: Features als wiederverwendbares Datenprodukt Download
vor 1 Jahr

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#24: Explainable AI: Entscheidungen von Black-Box-Modellen verstehen Download
vor 1 Jahr

#24: Explainable AI: Entscheidungen von Black-Box-Modellen verstehen

#23: Unsexy aber wichtig: Tests und Monitoring Download
vor 1 Jahr

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#22: Sind Makro-Prognosen in Zeiten von Strukturbrüchen noch sinnvoll? Download
vor 1 Jahr

#22: Sind Makro-Prognosen in Zeiten von Strukturbrüchen noch sinnvoll?

#21: Machine Learning Operations (MLOps) Download
vor 1 Jahr

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#20: Ist Continuous Integration (CI) ein Muss für Data Scientists? Download
vor 1 Jahr

#20: Ist Continuous Integration (CI) ein Muss für Data Scientists?

#19: Data Science und Story Telling Download
vor 1 Jahr

#19: Data Science und Story Telling

#18: Big Data Erfolgsgeschichten Download
vor 1 Jahr

#18: Big Data Erfolgsgeschichten

#17: Use Case - Kundensegmentierung Download
vor 1 Jahr

#17: Use Case - Kundensegmentierung

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