9 großartige Podcasts für Data Scientists (aller Ebenen)

Um in einem sich schnell verändernden Bereich immer einen Schritt voraus zu sein, müssen sich Datenexperten zu lebenslangem Lernen verpflichten. Aber nicht alle diese Weiterbildungen müssen im Klassenzimmer (oder online) stattfinden – dank einer Fülle informativer Podcasts können vielbeschäftigte Tech-Profis die neuesten Erkenntnisse aus der Datenwissenschaft erkunden, während sie zur Arbeit fahren, auf dem Laufband laufen oder das Abendessen zubereiten.

In diesem Sinne sind hier neun Podcasts, die sich jeder Data Scientist anhören sollte.

Datenskeptiker

Dieser ehrwürdige Data-Science-Podcast ist aus gutem Grund seit langem ein Favorit.

Data Skeptic wird von Kyle Polich moderiert und befasst sich mit Themen rund um Data Science, Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

In einer kürzlich erschienenen beliebten Folge wurde Polich von Microsoft Bot Framework-Mitarbeitern begleitet, die Ratschläge zum Aufbau eines guten Chatbots austeilten.

Data Skeptic hat auch eine beliebte Reihe von „Mini“-Episoden, die von Linh Da Tran mit moderiert werden und in denen Themen wie p-Werte und Bayes'sche Aktualisierung in höchstens 15 Minuten behandelt werden, mit dem zusätzlichen Vorteil lustiger Scherze zwischen den verheirateten Gastgebern.

Lineare Abschweifungen

In diesem klug benannten wöchentlichen Podcast haben Data Scientist Katie Malone und User Interface Engineer Ben Jaffe die Gabe, komplexe Themen des maschinellen Lernens auf unterhaltsame und zugängliche Weise für erfahrene Data Scientists und Neueinsteiger zu diskutieren.

Da die Folgen in der Regel deutlich unter der 30-Minuten-Marke liegen, untersuchen die Moderatoren häufig datenwissenschaftliche Probleme mit realen Anwendungen im Hinterkopf – zum Beispiel eine beliebte Folge über Algorithmen zur Verkehrsmessung.

Sie haben auch Episoden mit Karrieretipps und einem Leitfaden aufgezeichnet, wie professionelle Data-Science-Teams Projekte auswählen sollten.

Sprechende Maschinen

Der informative Podcast von Katherine Gorman (ehemalige Produzentin öffentlicher Radiosender) und Neil Lawrence verspricht einen Einblick in die Welt des maschinellen Lernens und bietet aufschlussreiche Gespräche mit Branchenexperten sowie Diskussionen über Neuigkeiten und Fragen und Antworten.

Zu den jüngsten Gästen zählen Jasper Snoek von Google Brain, Adrian Weller vom Alan Turing Institute und Eoin O'Mahoney von Uber. Aus dem Archiv der Show lohnt es sich, ein Interview mit der Google-Forscherin Illya Sutskever über maschinelles Lernen und magisches Denken sowie eine Folge der vierten Staffel zu lesen, in der die Moderatoren über KI und Religion plaudern.

Datengeschichten

Diese alle zwei Wochen stattfindende Show, die von Enrico Bertini und Moritz Stefaner moderiert wird, hat einen Schwerpunkt, der sie von den meisten anderen Data-Science-Podcasts unterscheidet: Datenvisualisierung.

Die Gastgeber gehen oft hochmütig oder sogar philosophisch mit ihren Themen um. In einer Folge begrüßten die Moderatoren die Gelehrte Catherine D'Ignazio, um über feministische Datenvisualisierung zu sprechen, während in einer anderen Folge Paul Slovic über „statistische Betäubung“ oder die Unfähigkeit von Statistiken, Mitgefühl hervorzurufen oder ein Gefühl für das Ausmaß menschlicher Tragödien zu vermitteln, sprach.

O'Reilly Data Show

Ben Lorica, Chief Data Scientist von O'Reilly Media, lockt einige namhafte Gäste zu diesem Big-Data-Podcast.

Wenn die technische Perspektive der Show zufälligere Zuhörer gelegentlich verwirren kann, sollten sie für Interviews mit Pinterest Lead Data Scientist Grace Huang, die Lektionen von der Frontlinie von Machine-Learning-Experimenten teilte, oder dem Serienunternehmer Aurelien Geron bleiben , der Einblicke in die Ausbildung zum Ingenieur für maschinelles Lernen gab.

Vor kurzem wurde Lorica von Avner Braverman unterstützt, dessen Start-up Binaris darauf abzielt, serverlose Web-Scale- und Unternehmensanwendungen zu integrieren.

Diese Woche in maschinellem Lernen und KI

Gastgeber Sam Charrington ist der Gründer von CloudPulse Strategies, einem Branchenforschungsunternehmen, das sich auf die Geschäfts- und Verbraucheranwendung von maschinellem Lernen und KI konzentriert, und sein Podcast richtet sich an ein sehr gezieltes Publikum von Datenwissenschaftlern, Entwicklern, Ingenieuren, CTOs und Führungskräften .

Neulinge sind vielleicht besser dran, mit einem etwas weniger technischen Podcast anfangs ihre Füße nass zu machen, aber diejenigen auf dem Gebiet werden hier viel zu mögen finden.

In einer kürzlich erschienenen herausragenden Folge sprach Trista Chen, Chief Scientist of Machine Learning bei Inventec, über ihre Erfahrungen mit dem Einsatz von maschinellem Lernen in einem industriellen Umfeld, während in einer anderen Nicole Nichols vom Pacific Northwest National Laboratory sich mit maschinellem Lernen für Sicherheit, Bedrohungserkennung und Software-Fuzz befasste testen.

SuperDataScience

Wenn Sie nach einem Podcast suchen, der nicht nur informativ ist, sondern auch einen Motivationsschub bietet, sind Sie bei dieser beliebten Sendung von Moderator Kirill Eremenko, einem Data Science Coach und Lifestyle-Unternehmer, genau richtig.

Neben spannenden Interviews mit Führungskräften auf diesem Gebiet kam Bradley Voytek von der University of California San Diego vor kurzem vorbei, um über seine Erfahrungen als erster Datenwissenschaftler von Uber zu sprechen, während Luis Blanco, VP of Product Compliance and Strategy von Ellie Mae, eine offene Erinnerung an seine Zeit als Leiter von a Team von Datenwissenschaftlern bei American Express – Eremenko gibt auch eine kurze wöchentliche Freitagssendung heraus, die einfach dazu gedacht ist, Ihren Tag aufzuheitern.

In einer kürzlich erschienenen Folge ging es beispielsweise darum, positive und negative Emotionen anzuerkennen, während eine andere sich mit Schuld und Scham befasste.

Lernmaschinen 101

Dieser Podcast – moderiert von Richard Golden, einem Vollzeitprofessor für Kognitionswissenschaft und Elektrotechnik – wird als „sanfte“ Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen angekündigt und zielt darauf ab, den KI-Bereich mit einem unterhaltsamen Ansatz zu entmystifizieren.

Einige Episoden werden ziemlich technisch, wobei in den letzten Folgen untersucht wird, wie man das beste Modell mit AIC und GAIC auswählt, wie man Logik erster Ordnung und Markov-Logiknetze verwendet, um gesundes Menschenverstandswissen in Algorithmen darzustellen, und wie man Wissen mit logischen Regeln darstellt.

Andere Episoden – wie ein kürzlich geposteter Podcast, in dem untersucht wird, was Computer mit dem Turing-Maschinen-Argument tun können und was nicht – machen sogar Außenstehenden Spaß.

Künstliche Intelligenz in der Industrie

Daniel Faggella, Gründer von Emerj Artificial Intelligence Research, ist einer der praktischsten Podcasts auf dieser Liste und befasst sich in seiner wöchentlichen Sendung mit den Möglichkeiten der KI in Sektoren wie Pharma, Banken, Einzelhandel und Verteidigung.

In einer faszinierenden aktuellen Folge diskutierte der renommierte Informatiker Jurgen Schmidhuber über die Zukunft der Fertigung, während Danny Lange in einer anderen Folge von Unity Technologies mit Faggella über die Anwendung simulierter Umgebungen im Automobilbereich sprach.

Er befasst sich auch mit breiteren Geschäftsthemen, die für Menschen, die in einer Vielzahl von Branchen arbeiten, von Interesse sein werden. In einer kürzlich erschienenen Folge wurde beispielsweise untersucht, warum Führungskräfte mit den KI-Trends in der Wirtschaft Schritt halten sollten – mit Einblicken von Data Bricks Machine Learning Practice Lead Brooke Wenig – während Jason Sundram von Facebook kürzlich im Podcast auftrat, um Einblicke in den Aufbau von Data-Science-Teams für KI-Projekte zu geben .