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Folge 55: Big Data meets Survey Science

Wir fragen Prof. Daniel Oberski von der Uni Utrecht: Ist der Mensch wirklich so vorhersehbar? Die aktuelle BigSurv18 Konferenz in Barcelona zeigt, dass sich selbst Google, Facebook und Co. schwer tun, aus noch mehr Daten noch bessere Prediction-Modelle zu bauen. Vielleicht auch eine gute Nachricht.

Wobei die Frage nach der Vorurteilsfreiheit von Algorithmen weiterhin schwierig bleibt: Können wir vielleicht automatisiert den Bias von Algorithmen erkennen? Oder müssen wir anerkennen, dass die Verzerrungen der Maschinen nur unsere eigenen Vorurteile widerspiegeln? Bislang scheint es, dass der Lösungsweg kein technischer sein wird.

Zum Weiterlesen:

Prof. Daniel Oberski forscht an der Universität Utrecht in den Social and Behavioural Sciences.

Die #BigSurv18 Konferenz in Barcelona bringt die Schwergewichte aus Social Science und Big Data zusammen.

Und wer es ganz bequem haben möchte, abonniert #digdeep auf iTunes.

 

 

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Folge 20: Doktor Data

Welche Rolle spielt Big Data und Machine Learning in der heutigen Medizin? Daten-Methoden könnten im „Heiligen Gral“ der Diagnostik helfen, zu präziseren Aussagen zu kommen. Die Auswertung der Behandlungsdaten könnte viel über die Wirksamkeit von Medikamenten oder Prozeduren verraten.

Aber meist sind die Verfügbarkeit und Qualität der Daten der Bremsklotz. Und wir geraten ins „Privacy Paradox“ – geben wir unsere individuellen Daten preis, um zusammen von besseren Methoden zu profitieren?

Folge 20 direkt hier hören:

Oder auf iTunes abonnieren:

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Unsere Fundstücke für euch:

 

 

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Folge 17: Big Data – Do it yourself

Zwischen den Jahren noch nicht viel vor? Selber mal eine Bilderkennung programmieren oder den DAX vorhersagen? Dann mal ran an Big Data – do it yourself ist gar nicht so schwer! Wir stellen die wichtigsten Tools vor, die ihr dafür braucht und verraten, wo ihr gute Anleitungen für Data Analytics @home findet.

Aber erst einmal wünschen wir euch einen guten Start ins neue Jahr 2017!

Die letzte Folge 2016 findet ihr hier:

Unsere Fundstücke für die Tage zwischen den Jahren:

  • Film über Alan Turing: „The imitation game“
    de.wikipedia.org/wiki/The_Imitation_Game_–_Ein_streng_geheimes_Leben
  • Bletchley Park und die Entschlüsselung der Enigma
    de.wikipedia.org/wiki/Bletchley_Park
  • Tableau – kommerzielles Tool zur Visualisierung und Exploration von Daten
    http://www.tableau.com
  • Kaggle – Datenplattform und Wettbewerbe
    kaggle.com
  • Öffentliche Daten aus Deutschland
    govdata.de
  • Online-Universitäten
    Coursera.org
    Udacity.com
  • Buchtipp: Introduction to Machine Learning with Python
    shop.oreilly.com/product/0636920030515.do
  • Big Data Programmier-Framework SciKit Learn
    scikit-learn.org
  • Code Academy – kostenlos Programmieren lernen
    http://codecademy.com
  • Statistik-Framework „R“
    r-project.org

 

 

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Folge 10: Math Destruction

Gefährdet Big Data die Demokratie und fördert Ungleichheit? Was tun, wenn Algorithmen diskriminieren oder uns in Sippenhaft nehmen? Ob bei der Kreditvergabe oder als Häftling, Data Analytics spielt inzwischen immer öfter die entscheidende Rolle. „Math Babe“ Kathy O’Neil fordert, bei Algorithmen genauer hinzuschauen. Wir diskutieren, wie wir Vertrauen in Algorithmen einbauen können.

Hier könnt ihr Folge 10 hören:

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