Einblicke
Ich schreibe über Data Science, Machine Learning, Engineering und die praktischen Realitäten beim Aufbau intelligenter Systeme.
Die Welt ist voller Tutorials und Theorie.Die Welt ist voller Tutorials und Theorie.
Was fehlt?
Echte Geschichten, echte Systeme und echte Erfahrungen aus der Praxis.
Diese Artikel basieren auf praktischer Arbeit — nicht auf Lehrbüchern.
Fünf Jahre als Datenprofi — Was mich diese Reise wirklich gelehrt hat
Vor fünf Jahren begann mein Weg in die Datenanalyse, Data Science und das maschinelle Lernen nicht mit Klarheit oder Selbstvertrauen – sondern mit Verwirrung....
🇩🇪 ML-Notebooks in Produkte verwandeln — Erkenntnisse aus dem Bau von VisPilot
Einleitung Die meisten Machine-Learning-Arbeiten sterben im Notebook. Brillante Experimente. Beeindruckende Metriken. Cleveres Feature Engineering. Doch all...
Aufbau von Echtzeit-Computer-Vision-Systemen – eine Referenz von FaceVision
Einleitung Die meisten Menschen glauben, dass Computer Vision einfach ist. Bild hochladen. Ein vortrainiertes Modell ausführen. Einen Bounding Box bekommen....
🇩🇪 Die Zukunft gehört Full-Stack-Data-Scientists — und das ist der Grund dafür
Einleitung Noch vor fünf Jahren war die Datenwelt klar aufgeteilt: Data Scientists bauten Modelle sie explorieren Data Engineers bauten Pipelines...
🇩🇪 Wie man ein End-to-End-Datenanalysesystem mit Python und SQL aufbaut
Einleitung Die meisten Unternehmen sagen, sie seien „datengetrieben“. Sehr wenige sind es tatsächlich. Warum? Weil sie Datenanalyse wie eine lose Abfolge...
🇩🇪 Die Reise, die einen Full-Stack-Data-Professional formte
Der Weg, über den niemand spricht Die meisten Data Scientists kommen aus einer von drei Welten: der Wissenschaft, der Analytics-Welt oder aus Bootcamps. Meine...
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