#66: Developer vs. Data Scientist mit Andy Grunwald und Wolfgang Gassler

Warum knirscht es immer wieder zwischen Data Scientists und Developern? In dieser Episode holen wir uns Verstärkung von Andy und Wolfi vom Engineering Kiosk Podcast um dieser Frage auf den Grund zu gehen. Wir reden über typische Klischees und warum diese zu Konflikten führen. Gemeinsam sprechen wir darüber, welche Skills helfen, damit beide Spezies am Ende harmonisch zusammenarbeiten können – statt sich gegenseitig auszubremsen.

Zusammenfassung

Klischees und Konflikte: Stereotype über Data Scientists (Jupyter-Fans, Doktortitel) und Developer (Perfektionismus, Black-Box-Furcht)Teamorganisation: Cross-funktionale Teams vs. getrennte Abteilungen (Vor- und Nachteile, Agenturmodell)Typische Herausforderungen: Übergabe von Prototypen an die Entwicklung, Verständnis von SLAs/Responsezeiten, DatenbankauswahlSkill-Set und Zusammenarbeit: Generalistisches Grundwissen in DevOps und Softwarearchitektur, offenes Mindset

Links

Engineering Kiosk Podcast: https://engineeringkiosk.dev/Andy Grunwald auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andy-grunwald-09aa265a/Wolfgang Gassler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wolfganggassler/[Engineering Kiosk] #179 MLOps: Machine Learning in die Produktion bringen mit Michelle Golchert und Sebastian Warnholz https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/179-mlops-machine-learning-in-die-produktion-bringen-mit-michelle-golchert-und-sebastian-warnholz/[Engineering Kiosk] #178 Code der bewegt: Infotainmentsysteme auf Kreuzfahrtschiffen mit Sebastian Hammerl https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/178-code-der-bewegt-infotainmentsysteme-auf-kreuzfahrtschiffen-mit-sebastian-hammerl/[Engineering Kiosk] #177 Stream Processing & Kafka: Die Basis moderner Datenpipelines mit Stefan Sprenger https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/177-stream-processing-kafka-die-basis-moderner-datenpipelines-mit-stefan-sprenger/[Data Science Deep Dive] #30: Agile Softwareentwicklung im Data-Science-Kontext https://www.podbean.com/ew/pb-mvspn-1482ea4[Data Science Deep Dive] #23: Unsexy aber wichtig: Tests und Monitoring https://www.podbean.com/ew/pb-vxp58-13f311a[Data Science Deep Dive] #20: Ist Continuous Integration (CI) ein Muss für Data Scientists? https://www.podbean.com/ew/pb-4mkqh-13bb3b3Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an [email protected]

Wir machen Data Science. Und in unserem Podcast Data Science Deep Dive reden wir darüber.

Du bist ebenfalls Data Scientist oder interessierst dich für Daten, ML und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.

Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in über 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.

• Anzahl der Folgen: 81
• Letzte Folgen: 2025-09-04
• Technologie

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