Data Science mit Milch und Zucker

+++Unsere 25. Podcast-Episode: Vom Algorithmus zur Anwendung: Ein Blick in die Welt von Data Science mit Falcony AI+++

+++ English Version below +++

In dieser Folge begrüßt René seinen Gast Mirza Klimenta den Gründer von Falcony AI, der uns tiefe Einblicke in spannende DataScience-Projekte geben wird.

Wir tauchen gemeinsam ein in faszinierende Themen wie Recommender-Systeme, Kausalität und seine Erfahrungen mit verschiedenen Datenprojekten.
Mirza teilt offen sein Wissen über Algorithmenforschung bis zur praktischen Anwendung in verschiedenen Branchen mit uns! Wir werden dabei z.B. über die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen sprechen, das sich auf Inkasso spezialisiert hat. Mirza und sein Team entwickeln Modelle zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Zahlungseingängen bei Bankkunden.

Mirza gibt euch auch wertvolle Tipps, etwa die Wichtigkeit einer gründlichen Anfangsanalyse der Daten und das Verständnis ihrer Verteilung, bevor man überhaupt Modelle auswählt. Er betont, wie entscheidend es ist, einfache Basismodelle als Vergleichsgrundlage zu verwenden, bevor komplexere Ansätze wie Graph Neural Networks und Cloud-basierte Lösungen angewendet werden.

Diese Episode bietet nicht nur einen Einblick in aktuelle Projekte und Technologien, sondern auch praktische Ratschläge für Data Scientists, die ihre Methodik verfeinern wollen. Ein Muss für jeden, der sich für die Schnittstelle von Datenwissenschaft und realen Anwendungen interessiert.

+++ English Version +++

In this episode, René welcomes his guest Mirza Klimenta, the founder of Falcony AI, who will provide deep insights into exciting data science projects.

Together, we delve into fascinating topics such as recommender systems, causality, and his experiences with various data projects. Mirza openly shares his knowledge from algorithm research to practical application across different industries! For instance, we will discuss his collaboration with a company specializing in debt collection. Mirza and his team are developing models to predict the likelihood of payment receipts from bank clients.

Mirza also offers valuable tips, such as the importance of a thorough initial analysis of the data and understanding their distribution before even selecting models. He emphasizes how crucial it is to use simple baseline models as a point of comparison before applying more complex approaches like Graph Neural Networks and cloud-based solutions.

This episode not only provides a glimpse into current projects and technologies but also offers practical advice for data scientists looking to refine their methodologies. It's a must-listen for anyone interested in the intersection of data science and real-world applications.

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

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