9 страхотни подкаста за специалисти по данни (от всички нива)

За да изпреварят бързо променящата се област, специалистите по данни трябва да се ангажират с учене през целия живот. Но не цялото това продължаващо обучение трябва да се случва в класната стая (или онлайн) – благодарение на изобилие от информативни подкасти, заетите технологични професионалисти могат да изследват най-новото в науката за данни, докато шофират до работа, тичат на бягащата пътека или приготвят вечеря.

Имайки това предвид, ето девет подкаста, които всеки специалист по данни трябва да слуша.



Скептик към данните

Този почтен подкаст за наука за данни е дългогодишен фаворит с добра причина.



Домакин от Кайл Полич, Data Skeptic се задълбочава в теми, свързани с науката за данни, статистиката, машинното обучение и изкуствения интелект.

В един популярен скорошен епизод към Полич се присъединиха служители на Microsoft Bot Framework, които дадоха съвети за изграждане на добър чатбот.



Data Skeptic също има популярна поредица от мини епизоди, водени съвместно от Linh Da Tran, които изследват теми като p-стойности и Bayesian Updates за 15 минути или по-малко, с допълнителната полза от забавни закачки между женените домакини.

Линейни отклонения

В този седмичен подкаст с умно име, специалистът по данни Кейти Малоун и инженерът по потребителски интерфейс Бен Джафе имат дарба да обсъждат сложни теми за машинно обучение по забавен и достъпен начин както за опитни специалисти по данни, така и за новодошли.

С епизодите, които обикновено се зареждат доста по-малко от 30-минутната граница, домакините често изследват проблеми с науката за данни, като имат предвид приложенията в реалния свят - например популярен епизод за алгоритмите за измерване на трафика.



Те също така записаха епизоди със съвети за кариера и ръководство за това как професионалните екипи по наука за данни трябва да избират проекти.

Говорещи машини

Обещавайки прозорец в света на машинното обучение, Катрин Горман (бивш продуцент на обществено радио) и информативният подкаст на Нийл Лорънс включва поучителни разговори с експерти от индустрията, както и обсъждане на новините и въпроси и отговори.

Сред последните гости са Джаспър Снук от Google Brain, Адриан Уелър от Института на Алън Тюринг и Еоин О’Махони от Uber. От архива на шоуто си струва да разгледате интервю с изследователя на Google Илия Суцкевер за машинното обучение и магическото мислене, както и епизод от четвърти сезон, в който домакините разговарят за AI и религията.



Истории с данни

Това предаване всяка друга седмица, водено от Енрико Бертини и Мориц Стефанер, има фокус, който го отличава от повечето други подкасти за наука за данни: визуализация на данни.

Домакините често подхождат високо или дори философски към темите си. В един епизод домакините приветстваха учения Катрин Д’Игнацио, за да говори за феминистка визуализация на данни, докато в друг епизод Пол Словик обсъжда статистическото вцепеняване или неспособността на статистиката да предизвика състрадание или да предаде усещане за мащаба на човешките трагедии.

Показване на данни на О'Райли

Главният учен по данни на O’Reilly Media Бен Лорика привлича някои големи гости в този подкаст с големи данни.

Ако техническата гледна точка на шоуто може от време на време да обърка по-случайните слушатели, те ще искат да останат наоколо за интервюта с водещия учен по данни на Pinterest Грейс Хуанг, която сподели уроци от първите редове на експериментите за машинно обучение, или серийния предприемач Аурелиен Герон , който сподели прозрения как да станеш инженер по машинно обучение.

Съвсем наскоро към Lorica се присъедини Avner Braverman, чийто стартъп Binaris има за цел да въведе безсървърни приложения в уеб мащаб и корпоративни приложения.

Тази седмица в машинното обучение и AI

Водещият Сам Чарингтън е основател на CloudPulse Strategies, индустриална изследователска фирма, фокусирана върху бизнес и потребителското приложение на машинно обучение и AI, а неговият подкаст е насочен към силно насочена аудитория от учени по данни, разработчици, инженери, технически директори и бизнес лидери .

Може би е по-добре за начинаещите да си намокрят краката с малко по-малко технически подкаст в началото, но тези в областта ще намерят много неща, които да харесат тук.

Един скорошен открояващ се епизод включва Триста Чен, главен учен по машинното обучение в Inventec, обсъждайки опита си от внедряването на машинно обучение в индустриална среда, докато друг представя Никол Никълс от Тихоокеанската северозападна национална лаборатория, която се задълбочава в машинното обучение за сигурност, откриване на заплахи и софтуерни грешки. тестване.

SuperDataScience

Ако търсите подкаст, който не е само информативен, но и предлага мотивационен тласък, не търсете повече от това популярно предаване от водещ Кирил Еременко, треньор по Data Science и предприемач в начина на живот.

Наред с ангажиращите интервюта с лидери в областта – наскоро Брадли Войтек от Калифорнийския университет в Сан Диего се отби, за да обсъди опита си като първия учен по данни на Uber, докато вицепрезидентът на Ели Мей по съответствие и стратегия на продуктите Луис Бланко предложи откровен спомен за времето си, водещо екип от Data Scientists в American Express - Еременко също издава кратко седмично петъчно предаване, което просто има за цел да повдигне деня ви.

Например, един скорошен епизод разглежда признаването на положителни и отрицателни емоции, докато друг изследва вината и срама.

Учебни машини 101

Обявен като нежно въведение в изкуствения интелект и машинното обучение, този подкаст – домакин на Ричард Голдън, щатен професор по когнитивни науки и електроинженерство – има за цел да демистифицира областта на AI със забавен подход.

Някои епизоди стават доста технически, като последните части изследват как да изберем най-добрия модел с помощта на AIC и GAIC, как да използваме логика от първи ред и логически мрежи на Марков за представяне на знанията на здравия разум в алгоритми и как да представяме знания с помощта на логически правила.

Други епизоди – като наскоро публикуван подкаст, изследващ какво могат и какво не могат да правят компютрите, използвайки аргумента на машината на Тюринг – са забавни дори за външни лица.

Изкуственият интелект в индустрията

Един от най-практичните подкасти в този списък, седмичното шоу на основателя на Emerj Artificial Intelligence Research Даниел Фагела разглежда възможностите на AI в сектори, включително фармация, банкиране, търговия на дребно и отбрана.

Завладяващ скорошен епизод включва известния компютърен учен Юрген Шмидхубер, който обсъжда бъдещето на производството, докато в друг Unity Technologies Дани Ланге се присъедини към Faggella, за да говори за приложението на симулирани среди в автомобилната сфера.

Той също така изследва по-широки бизнес теми, които ще бъдат от интерес за хората, работещи в произволен брой индустрии. Например, един скорошен епизод изследва защо ръководителите трябва да са в крак с тенденциите в областта на изкуствения интелект в бизнеса - с прозрения от ръководителя на Data Bricks Machine Learning Practice Brooke Wenig - докато Jason Sundram от Facebook наскоро се появи в подкаста, за да сподели прозрение за изграждането на екипи за наука за данни за проекти за AI .