Über Dataleap - Mission und Hintergrund

Hi, mein Name ist Matthias. 👋

Die Mission dieses Blogs ist es, komplexe Themen der Data Science verständlich und fundiert aufzubereiten. Der Hintergrund dafür ist meine langjährige Erfahrung als Forscher und Berater zu den Themen Data Science und Machine Learning mit dem Schwerpunkt der Generative AI und der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing). In regelmäßigen Abständen veröffentliche ich hier Artikel sowohl zu Grundlagen als auch zu aktuellen Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz. Die Texte richten sich an interessierte Laien mit einem IT-Grundverständnis. Wenn möglich verzichte ich auf Fachjargon sowie Formeln und Code und arbeite mit passenden Analogien. Die Artikel sind kompakt geschrieben und in Kategorien und Serien eingeordnet. Alle Texte und Grafiken sind selbst erstellt. Themenwünsche und Verbesserungsvorschläge sind per E-Mail jederzeit willkommen.

Zurzeit arbeite ich als Berater einer mittelständischen Unternehmensberatung im Bereich AI/ML. Zur Verarbeitung und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten setze ich auf die etablierten Tools des Python-Ökosystems. Die besonderen Herausforderungen meiner Arbeit liegen vor allem in der Übersetzungsarbeit von Business Case zur Technik und der strategischen Bewertung der technischen Möglichkeiten und der Herausforderungen, die diese Technologie mit sich bringt. Im Rahmen meiner Arbeit als IT-Berater halte ich Trainings und Workshops zum Thema AI, LLMs und Prompt Engineering ab.

Ich habe Informatik (Diplom) und anschließend Wirtschaftswissenschaft (Master) studiert und an der Schnittstelle von beidem promoviert. Mein persönliches Interesse in diesem Kontext gilt auch der Anwendung von AI/ML in der Biotechnologie. Ganz aktuell beschäftige ich mich vor allem mit den Auswirkungen von AI auf die IT und das Programmierhandwerk selbst.

Buchempfehlungen zum Thema

Hands-On Large Language Models, Jay Alammar & Maarten Grootendorst (2024). O’Reilly.
Natural Language Processing mit Transformern, Lewis Tunstall et al (2023). O'Reilly.
Designing Machine Learning Systems, Chip Huyen (2022). O’Reilly.
Practical Statistics for Data Scientists, Peter Bruce et al (2020). O’Reilly.
Deep Learning, A Practitioner's Approach, Josh Patterson & Adam Gibson (2017). O'Reilly.
Machine Learning for Text, Charu C. Aggarwal (2017). Springer.
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop (2006). Springer.