9 сјајних подкаста за научнике података (свих нивоа)

Да би били испред области која се брзо мења, стручњаци за податке треба да се посвете доживотном учењу. Али не мора се сво то континуирано образовање одвијати у учионици (или на мрежи) – захваљујући обиљу информативних подцаста, запослени технолошки професионалци могу да истражују најновије науке о подацима док се возе на посао, трче на траци за трчање или праве вечеру.



Имајући то на уму, ево девет подкаста које би сваки Дата Сциентист требао слушати.



Дата Скептиц

Овај часни подкаст науке о подацима био је дугогодишњи фаворит с добрим разлогом.



Домаћин од стране Кајла Полича, Дата Скептиц се бави темама које се односе на науку о подацима, статистику, машинско учење и вештачку интелигенцију.

У једној популарној недавној епизоди, Полицху су се придружили запослени у Мицрософт Бот Фрамеворк-у који су дали савете за прављење доброг цхат бота.



Дата Скептиц такође има популарну серију мини епизода, чији је ко-водитељ Линх Да Тран, које истражују теме као што су п-вредности и Бајесовско ажурирање за 15 минута или мање, уз додатну корист забавне шале између ожењених домаћина.

Линеарне дигресије

У овом паметно названом недељном подцасту, научница за податке Кејти Мелоун и инжењер корисничког интерфејса Бен Јафе имају дар да расправљају о сложеним темама машинског учења на забаван и приступачан начин како за искусне научнике података, тако и за новопридошлице.

Са епизодама које обично трају краће од 30 минута, домаћини често истражују проблеме науке о подацима имајући на уму апликације из стварног света — на пример, популарну епизоду о алгоритмима за мерење саобраћаја.



Такође су снимили епизоде ​​са саветима за каријеру и водичем о томе како професионални тимови за науку података треба да бирају пројекте.

Талкинг Мацхинес

Обећавајући прозор у свет машинског учења, Кетрин Горман (бивша продуценткиња јавног радија) и информативни подкаст Нила Лоренса садржи просветљујуће разговоре са стручњацима из индустрије, као и дискусију о вестима и питањима и одговорима.

Недавни гости су Јаспер Сноек из Гоогле Браина, Адриан Веллер са Института Алан Туринг и Еоин О’Махонеи из Убера. Из архиве емисије вреди погледати интервју са Гугл истраживачем Илијом Сутскевером о машинском учењу и магичном размишљању, као и епизоду четврте сезоне у којој домаћини разговарају о вештачкој интелигенцији и религији.



Дата Сториес

Ова емисија сваке друге недеље коју воде Енрико Бертини и Мориц Стефанер има фокус који је издваја од већине других подцаста о науци о подацима: визуелизација података.

Домаћини често имају високоумни или чак филозофски приступ својим темама. У једној епизоди, домаћини су пожелели добродошлицу научници Цатхерине Д’Игназио да говори о феминистичкој визуализацији података, док је у другој епизоди Паул Словиц говорио о статистичком отупљивању или немогућности статистике да изазове саосећање или пренесе осећај размера људских трагедија.

О'Реилли Дата Схов

Главни научник о подацима компаније О’Реилли Медиа, Бен Лорица, привлачи госте великих имена у овај подцаст великих података.

Ако техничка перспектива емисије може повремено збунити повремене слушаоце, они ће желети да се задрже у интервјуима као што је Пинтерест водећи научник за податке Грејс Хуанг, која је поделила лекције са првих линија експеримената машинског учења, или серијски предузетник Аурелијен Герон , који је поделио увид у то да постане инжењер машинског учења.

У скорије време, Лорици се придружио Авнер Браверман, чији стартуп Бинарис има за циљ да доведе без сервера у веб и пословне апликације.

Ове недеље у машинском учењу и вештачкој интелигенцији

Домаћин Сем Чарингтон је оснивач ЦлоудПулсе Стратегиес, ​​фирме за истраживање индустрије фокусиране на пословну и потрошачку примену машинског учења и вештачке интелигенције, а његов подкаст је усмерен на високо циљану публику научника података, програмера, инжењера, техничких директора и пословних лидера .

Почетницима би можда било боље да у почетку наквасе ноге мало мање техничким подцастом, али они који раде на терену ће наћи много тога што ће им се допасти овде.

Једна недавна истакнута епизода је представила Триста Цхен, главног научника за машинско учење у Инвентец-у, која је расправљала о свом искуству примене машинског учења у индустријском окружењу, док је у другој приказана Ницоле Ницхолс из Националне лабораторије Пацифиц Нортхвест која се бавила машинским учењем ради безбедности, откривања претњи и софтверских нејасноћа. тестирање.

СуперДатаСциенце

Ако тражите подкаст који није само информативан већ нуди и мотивациони подстицај, не тражите даље од ове популарне емисије водитеља Кирила Еременка, тренера науке о подацима и предузетника у животном стилу.

Поред ангажованих интервјуа са лидерима у овој области — недавно је Бредли Војтек са Универзитета Калифорније у Сан Дијегу свратио да разговара о свом искуству Уберовог првог научника за податке, док је потпредседник Ели Меј за усклађеност производа и стратегију Луис Бланко понудио искрено сећање на своје време на челу тим научника за податке у Америцан Екпресс-у — Еременко такође издаје кратку недељну емисију петком која је једноставно намењена да вам улепша дан.

На пример, недавна епизода се бавила признавањем позитивних и негативних емоција, док је друга истраживала кривицу и стид.

Машине за учење 101

Најављен као нежан увод у вештачку интелигенцију и машинско учење, овај подкаст — чији је домаћин Ричард Голден, редовни професор когнитивних наука и електротехнике — има за циљ да демистификује поље вештачке интелигенције забавним приступом.

Неке епизоде ​​заиста постају прилично техничке, са недавним издањима који истражују како одабрати најбољи модел користећи АИЦ и ГАИЦ, како користити логику првог реда и Марковљеве логичке мреже за представљање здраворазумског знања у алгоритмима и како представити знање користећи логичка правила.

Друге епизоде ​​- попут недавно објављеног подкаста који истражује шта рачунари могу, а шта не могу да ураде користећи аргумент Тјурингове машине - забавне су чак и за аутсајдере.

Вештачка интелигенција у индустрији

Један од најпрактичнијих подцаста на овој листи, седмична емисија Даниела Фаггелла оснивача истраживања вештачке интелигенције Емерј бави се могућностима вештачке интелигенције у секторима укључујући фармацију, банкарство, малопродају и одбрану.

Фасцинантна недавна епизода представљала је познатог компјутерског научника Јиргена Шмидхубера који је разговарао о будућности производње, док се у другом делу компаније Унити Тецхнологиес Данни Ланге придружио Фаггелли како би говорио о примени симулираних окружења у аутомобилској области.

Такође истражује шире пословне теме које ће бити од интереса за људе који раде у било ком броју индустрија. На пример, једна недавна епизода је истраживала зашто би руководиоци требало да буду у току са трендовима вештачке интелигенције у пословању — уз увид водитеља праксе машинског учења Дата Брицкс Брооке Вениг — док се Џејсон Сундрам из Фејсбука недавно појавио на подкасту како би поделио увид у изградњу тимова за науку о подацима за пројекте вештачке интелигенције. .