Python Podcast

🎙️ Zu Gast: Mira – Data Scientist, Geschäftsführerin einer Berliner Data-Science-Beratung und Host des Podcasts Data Science Deep Dive.

Dominik und Jochen sprechen mit ihr darüber, was Data Science in der Praxis heute bedeutet: weniger Machine-Learning-Magie, mehr solides Datenhandwerk – von der Problemanalyse über Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und Drift. An konkreten Projekten (u. a. einer Luftschadstoff-Prognose für die Berliner Senatsverwaltung) wird klar, wo die echten Herausforderungen liegen – und wo die spannendsten Hebel sind.

In dieser Episode:

• 📊 Was "Data Science" eigentlich umfasst – Skills, Rollen und warum man dafür nicht unbedingt Informatik studiert haben muss
• 🔄 CRISP-DM in der Praxis – vom Use-Case bis Wartung und Drift, und warum die Modellierung oft nur ein kleiner Teil ist
• 🛠️ Tooling & Architektur – Pandas, Scikit-Learn, Polars, Kubernetes, ClickHouse, REST-API, MLflow und Alerting mit Redash
• 🌳 XGBoost vs. TabPFN – warum Gradient Boosting immer noch der Klassiker ist und was Transformer-Modelle für tabulare Daten können
• 🔍 Feature Engineering & Interpretierbarkeit – mit SHAP verstehen, was das Modell gelernt hat
• ⚡ Performance in der Realität – Spark vs. Polars, Sampling, vektorisierte Operationen und warum "verteilen" nicht automatisch schneller heißt
• 🚗 LLMs für Vorhersagen – Experimente mit Gebrauchtwagenpreisen und warum Finetuning hier Sinn macht

Unsere Picks:

• Mira: Pandas UDFs für Parallelisierung in Spark – von Stunden auf Minuten 🚀
• Dominik: just – Hynek erklärt, warum just der bessere Taskrunner ist als make
• Jochen: ccusage / ccusage for codex – Token-Kosten im Blick behalten bei claude code / codex

Willkommen zu Episode 66! Heute geht's um Data Class Builders (nächstes Kapitel aus "Fluent Python"), aber wie immer schweift das Gespräch auch mal ab - von der Frage, ob Mathematik entdeckt oder erfunden wird, bis zu gefährlichen Default-Argumenten. 🤓

Johannes, Dominik und Jochen diskutieren, warum Martin Fowler Data Classes für einen code smell hält (spoiler: sie sind anderer Meinung), warum if not foo manchmal besser ist als if foo is None, und warum Pattern Matching das coolste Feature ist, das niemand benutzt.

Zwischendurch gibt's Stories vom Podcast-Barcamp in der Düsseldorfer Zentralbibliothek, und am Ende picken die drei ihre aktuellen Lieblings-Tools - von agent based Gedöns bis Docker-Hacks.

PS: Das Hörertreffen kommt! Irgendwann zwischen August und September, versprochen. 📅

Wir melden uns wieder von der DjangoCon Europe 2025 aus der Hotellobby. Diesmal haben wir Sebastian dabei, der am ersten Tag einen Vortrag über die Feinheiten in den Django Release Notes gehalten hat, den wir leider nicht sehen konnten, weil wir da noch mit Podcastaufnehmen beschäftigt waren. Er kommt auch aus dem Rheinland und betreibt in Köln eine Agentur für Softwareentwicklung und Beratung.

In dieser Episode diskutieren wir:

• 📊 Django für Data Science - William Vincent zeigt, warum Django auch für Data Scientists interessant ist
• 🚀 Sebastians Vortrag zu Django 5.2 LTS - Kleine aber wichtige Verbesserungen zwischen den Releases 4.2 und 5.2, die euren Code besser machen
• 💾 Dynamic Models - Ein Blick auf einen spannenden (und etwas gewagten) Ansatz
• 🔐 Passkeys und Multi-Factor-Authentication - Sind Passkeys die Zukunft der Authentifizierung?

Außerdem:

• 🎙️ Ein Blick hinter die Kulissen des RealPython-Podcasts - was wir von deren Produktion lernen können
• 🎯 Lightning Talks - Von Accessibility über Lint-Rules bis hin zu Film-Biases
• 🗄️ Datenbankoperationen unter der Haube - Was passiert eigentlich, wenn man Model.objects.all() ausführt?
• 🌐 1001 Django-Seiten - Erfahrungen und Herausforderungen beim Hosting zahlreicher Django-Anwendungen

Hört rein für technische Einblicke, lebhafte Diskussionen und einen Rückblick auf drei intensive Konferenztage in Dublin! 🎙️🍀

Wir melden uns erneut von der DjangoCon Europe und sprechen über die Highlights des zweiten Konferenztages – mit jeder Menge technischer Einblicke, spannenden Talks und persönlichen Eindrücken.

Diesmal mit dabei: Ronny als Gast in unserer Runde! 🎉

Gemeinsam diskutieren wir über große und kleine Themen aus der Django-Welt – von tiefen technischen Details bis zu Community-Aspekten.

Diesmal im Fokus:

• 🔧 Haki Benitas Talk „How to get foreign keys horribly wrong“ – wie man Fallstricke rund um Foreign Keys in Django vermeidet und worauf man bei Migrations achten sollte
• 🛸 „The Most Bizarre Software Bugs in History“ – von gescheiterten Mars-Missionen über Flugzeugabstürze bis hin zu fehlerhaften Excel-Formeln bei JPMorgan
• 🔍 Strategien fürs Debugging in Produktionssystemen – Karen Tracy zeigt, wie man auch unter Realbedingungen noch den Überblick behält
• 🅿️ „100 Million Parking Transactions per Year with Django“ – ein spannender Einblick in ein System für Parktickets, das mit kleinem Team und viel Django läuft

Außerdem:

• 🎂 Das erste öffentliche DSF-Member-Meeting zum 20. Geburtstag von Django (mit Kuchen!)
• 🌍 Diskussionen zur Entscheidungsfindung im Django-Projekt – was bedeutet eigentlich „Konsens“ im Open-Source-Kontext?
• 🛠️ Unsere eigenen Best Practices: Status-Modelle für Celery-Tasks, warum Custom User Models nicht immer die beste Idee sind und welche Rolle JSON-Fields (nicht) spielen sollten

Eine Episode voller technischer Insights, Community-Geschichten und einem Hauch irischer Konferenzstimmung. Direkt aus Dublin – schaltet ein! 🎙️🍀

In dieser Sonderausgabe melden wir uns live von der DjangoCon Europe in Dublin! 🍀 Wir sitzen in der Hotellobby und berichten von unseren ersten Eindrücken - inklusive des typisch irischen Wetters.

Unser besonderer Gast ist diesmal Sarah, aktuell Django Fellow der DSF, die uns Einblicke gibt in:

• Warum PR-Reviews für Django so wichtig sind 🔍
• Wie man als Einsteiger bei der Django-Entwicklung mitmachen kann 💻
• Die Herausforderungen der Open-Source-Finanzierung 💰

Wir sprechen außerdem über spannende Konferenzvorträge:

• Erfahrungen mit Testing von HTMX und Django-Anwendungen mit Playwright 🧪
• Datenbank-War-Stories und komplexe Migrationsstrategien bei großen Datenmengen 📊
• Data-Oriented Django: Optimierungstechniken für Datenbankabfragen 🚀

Schaltet ein für ein Stückchen Konferenzstimmung im Ohr! 🎧