My journey has taken me from academic research both in Europe and the US to small and dynamic startups in Silicon Valley, from coordinating European research projects to scaling a company from the ground up to over $40M revenue.
The common theme has always been to educate and grow people in an environment where innovation is key.
What drives me is the opportunity to help others navigate challenges, whether that’s through strategic advice, hands-on problem solving, or simply making difficult concepts accessible. I believe the best solutions come from a mix of rigorous thinking, empathy, and a willingness to experiment.
If you think you have a problem that might pique my curiosity, let’s talk.
I’m happy to share my perspectives on data science and AI in talks and panel discussions.
In my publications, I explore current developments in data science and AI, providing practical, hands-on insights.
Advancing data science and AI is a constant focus of my work.
(2020)
This core textbook continues to provide a hands-on instructional approach to many data science techniques, and explains how these are used to solve real world problems. The work balances the practical aspects of applying and using data science techniques with the theoretical and algorithmic underpinnings from mathematics and statistics.
Buy now
(2012)
Modern knowledge discovery methods enable users to discover complex patterns of various types in large information repositories. The focus of this book, and the BISON project from which the contributions are originating, is a network based integration of various types of data repositories and the development of new ways to analyse and explore the resulting gigantic information networks.
Open Access
(2003)
This monograph is a detailed introductory presentation of the key classes of intelligent data analysis methods. The twelve coherently written chapters by leading experts provide complete coverage of the core issues. The book concludes with a chapter on Visualization and a higher-level overview of the IDA processes, which illustrates the breadth of application of the presented ideas.
Buy nowMarch 04, 2026
There is a lot of talk about bias in AI and how it results in bad and sometimes even harmful answers. But if you peel back a layer...
May 21, 2025
By now, AI models are used broadly. However, when it comes to trusting their outputs, we sometimes still run into a wall...
May 21, 2025
AI assistants are evolving into cross-system agents. But can generalists outperform specialized tools in the long run?
COMPUTERWORLD
16 April 2026
Kommt Ihnen das bekannt vor? «Wir können noch keinen KI-Agenten ausrollen. Unsere Wissensdatenbank ist nicht fertig.» Solche Sätze lassen viele KI-Projekte schon im Keim ersticken und der Aufbau von KI-Agenten, die Arbeitsprozesse unterstützen sollen, wird gar nicht erst angestossen. Denn viele Unternehmen gehen von der Annahme aus, dass ein Agent Zugriff auf perfekt abgestimmte Daten und Tools benötigt, bevor er produktiv sein kann. Das muss nicht der Fall sein…
IT DAILY
13 April 2026
KI-Modelle übernehmen immer mehr Aufgaben: Sie schreiben Code, erstellen Dokumente und Filme, erkennen Fehler und entwickeln Prototypen und delegieren sogar Aufgaben an ihre „Kollegen“. Oft tun sie dies schneller, besser informiert und zuverlässiger als Menschen. Doch die eigentliche Herausforderung ist und bleibt das Vertrauen…
SILICON
10 April 2026
Im Interview sagt Data Science- und KI-Experte Professor Dr. Michael Berthold, dass selbstlernende KI-Agenten keine perfekte Datengrundlage brauchen. Eine aktuelle Studie von Cloudflight zeigt, dass 86 Prozent der befragten Entscheider großes Potenzial in KI-Agenten sehen. Allerdings setzt nur jedes neunte deutsche Unternehmen die Technologie bereits in einer fortgeschrittenen Phase ein.
Bigdata Insider
4 March 2026
Bias – also Voreingenommenheit – gilt als eines der zentralen Probleme Künstlicher Intelligenz (KI). Bias kann Antworten verzerren, Diskriminierung verstärken und damit nicht nur falsche oder unvollständige Antworten erzeugen....