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Gedanken zu Daten, KI und analytischem Denken.

Kurze, praxisnahe Beiträge darüber, wie man Datenprobleme angeht, Ergebnisse verständlich vermittelt und bessere analytische Systeme entwickelt.

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Denken in der Öffentlichkeit.

de 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… 2 min

de 🇩🇪 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 das spielt keine Rolle, wenn niemand… 4 min

de 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. Fertig. Aber… 3 min

de 🇩🇪 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 Softwareentwickler bauten… 4 min

de 🇩🇪 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 einzelner… 3 min

de 🇩🇪 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… 3 min

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