Alle Episoden

In der vierzehnten Episode befasst sich Prof. Dr. Brunner gemeinsam mit Gast Dr. Shahzad Cheema, Lead AI Algorithms Expert im Huawei Nuremberg Research Center, mit verschiedenen Themen im Bereich Data Science. Dr. Cheema, teilt seine "Lessons Learned" aus der Arbeit an zahlreichen Projekten und gibt wertvolle Tipps für das Set Up von AI-Projekten. In der Episode werden auch die Unterschiede in der Arbeit im Bereich Data Science zwischen den USA und Deutschland diskutiert. Hierbei teilt Dr. Cheema seine Erfahrungen und Beobachtungen aus beiden Ländern und gibt Einblicke in die Arbeitskultur und die Herausforderungen, die sich in beiden Kontexten stellen. Die...

In der dreizehnten Episode spricht Prof. Dr. Brunner mit Dr. Matthias Herz über Knowledge Graphs und wie Unternehmen und Organisationen von dieser Technologie profitieren können. Ein Knowledge Graph ist eine Art von Wissensmanagement-System, das es ermöglicht, Wissen auf strukturierte Weise zu organisieren und zu verknüpfen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken oder Suchmaschinen können Knowledge Graphs die Beziehungen zwischen den verschiedenen Informationen besser abbilden und somit ein tieferes Verständnis für komplexe Themenbereiche ermöglichen.
Sie erklären auch den Begriff Ontologie und wie er in Knowledge Graphs verwendet wird, um die Struktur und die Bedeutung von Konzepten und Beziehungen darzustellen.

In unserer zwölften Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Nicole Höllebrand von Microsoft Viva, über People Analytics und wie die Arbeit mit personenbezogenen Daten aussieht.
Sie beleuchten, wie sich die Arbeit mit Personen von Machine Learning unterscheidet und wie gängige Fragestellungen in People Analytics lauten. Wie genau mit People Analytics gearbeitet wird, welche Vorteile und Insights es bringt und wie es sich entwickelt erfahrt ihr hier!

In unserer elften Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Oliver Hirschfelder Strategy & Sustainability Consultant bei Siemens Energy darüber, wie Nachhaltigkeit in Data Science eigentlich aussieht.
Data Science und Technologie können eine entscheidende Rolle bei der Lösung von Nachhaltigkeitsproblemen spielen. Deswegen zeigen sie auf, wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und andere Data Science Methoden in Bereichen wie Energieeffizienz, Abfallmanagement und Umweltüberwachung eingesetzt werden können. Hierbei wird vor allem die Wichtigkeit, eine umfassende Sicht auf Nachhaltigkeitsprobleme zu haben und Daten und Technologie als Teil einer größeren Lösung zu sehen, betont. Data Science kann bei der Überwachung und Überprüfung von...

In unserer zehnten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Gunnar David, Senior Data Science and Analytics Manager ex-ABINBEV darüber, wie die Arbeit in Data Science im Ausland aussehen kann. Die Arbeit in internationalen Teams und in Projekten, die spezifisch auf jeweilige Länder und Kulturen angepasst sind und sein müssen, bringen einige Herausforderungen mit sich. Wie man diese meistern und die Zeit im Ausland effektiv nutzen kann, erklären wir in dieser Episode.

In unserer neunten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Timur Sereflioglu, über Data Mesh und wie man mit der fast schon endlosen Fülle von Daten umgehen kann.
Hierbei sprechen sie darüber, was Data Mesh eigentlich ist - die Idee dahinter, wozu es gut ist und wie es angewandt werden kann. Wie die Umsetzung in Unternehmen aussieht und was Data Mesh für einen Nutzen hat erfahrt ihr hier!

In unserer achten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Marcus Hartmann, dem Chief Data Officer bei PwC, über den Business Impact, den Data Science in Unternehmen generieren kann.
Vor allem wird das Zusammenspiel und die Zusammenarbeit von Data Science und Business beleuchtet, was es zu beachten gibt und wo genau die Herausforderungen liegen. Mithilfe von konkreten Beispielen erläutern sie, wie Data Science im Produktbereich genutzt werden kann, um dort einen Mehrwert zu schaffen.

In unserer siebten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Dr. Marcel Lotz, von MUST - The Munich Innovation Ecosystem, über Gründung von Deep Tech Startups.
Besonders erzählt er uns über das spannende Projekt AI + Munich, welches Personen die im Bereich Deep Tech ein Unternehmen Gründen möchten, unterstützen kann und welche Themen diesem Projekt am Herzen liegen.
Ebenfalls werden Erkenntnisse zu Unternehmensgründung, Vorurteile gegenüber KI, Talentfindung im Bereich Deep Tech und unternehmensrelevante Entscheidungen geteilt.

In der sechsten Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Vincenzo Porpiglia von P+L Data Recruitment darüber, wie Unternehmen in der Data Science Branche die richtigen Kandidaten/ Kandidatinnen in ihr Team gewinnen können. Gleichzeitig gibt es zahlreiche Tips & Tricks vom Recruiter, die Bewerber/-innen dabei helfen sollen, ihre Überzeugungschancen bei Bewerbungen zu erhöhen.

In der fünften Folge sprechen Prof. Dr. René Brunner von Datamics und Kai Schwab von Crosser darüber, welche Herausforderungen im Data Science Umfeld, spezifisch bezüglich IoT Prozesse, strategisch überwunden werden können.