9 отличных подкастов для специалистов по данным (всех уровней)

Чтобы опережать быстро меняющуюся область, специалисты по данным должны учиться на протяжении всей жизни. Но не все это непрерывное образование должно происходить в классе (или в Интернете) — благодаря обилию информативных подкастов занятые технические специалисты могут изучать последние новости в области науки о данных, пока едут на работу, бегают на беговой дорожке или готовят ужин.

Имея это в виду, вот девять подкастов, которые должен слушать каждый Data Scientist.

Скептик данных

Этот почтенный подкаст по науке о данных был давним фаворитом по уважительной причине.

Data Skeptic, организованный Кайлом Поличем, посвящен темам, связанным с наукой о данных, статистикой, машинным обучением и искусственным интеллектом.

В одном популярном недавнем эпизоде ​​к Поличу присоединились сотрудники Microsoft Bot Framework, которые дали совет по созданию хорошего чат-бота.

У Data Skeptic также есть популярная серия «мини-эпизодов», совместно организованная Линь Да Тран, в которых рассматриваются такие темы, как p-значения и байесовское обновление, за 15 минут или меньше, с дополнительным преимуществом забавных подшучиваний между женатыми ведущими.

Линейные отклонения

В этом еженедельном подкасте с умным названием специалист по данным Кэти Мэлоун и инженер по пользовательскому интерфейсу Бен Джаффе умеют обсуждать сложные темы машинного обучения в увлекательной и доступной форме как для опытных специалистов по данным, так и для новичков.

Эпизоды обычно длятся гораздо меньше 30-минутной отметки, поэтому ведущие часто исследуют проблемы науки о данных, имея в виду реальные приложения — например, популярный эпизод об алгоритмах измерения трафика.

Они также записали эпизоды с советами по карьере и руководством о том, как профессиональные команды по обработке данных должны выбирать проекты.

Говорящие машины

Обещая окно в мир машинного обучения, Кэтрин Горман (бывший продюсер общественного радио) и информативный подкаст Нила Лоуренса содержат поучительные беседы с отраслевыми экспертами, а также обсуждение новостей и вопросы и ответы.

Среди недавних гостей — Джаспер Снук из Google Brain, Адриан Веллер из Института Алана Тьюринга и Эоин О'Махони из Uber. Из архива шоу стоит посмотреть интервью исследователя Google Ильи Суцкевера о машинном обучении и магическом мышлении, а также эпизод четвертого сезона, в котором ведущие болтают об ИИ и религии.

Истории данных

Это шоу, которое выпускается раз в две недели и которое ведут Энрико Бертини и Мориц Стефанер, имеет фокус, который отличает его от большинства других подкастов по науке о данных: визуализация данных.

Ведущие часто проявляют возвышенный или даже философский подход к своим темам. В одном выпуске ведущие приветствовали ученого Кэтрин Д'Иньяцио, чтобы он рассказал о феминистской визуализации данных, а в другом эпизоде ​​Пол Слович обсуждал «статистическое оцепенение» или неспособность статистики вызвать сочувствие или передать ощущение масштаба человеческих трагедий.

Шоу данных О'Рейли

Главный специалист по данным O'Reilly Media Бен Лорика привлекает к этому подкасту больших данных несколько именитых гостей.

Если техническая перспектива шоу может иногда сбивать с толку более случайных слушателей, они захотят остаться на интервью с такими людьми, как ведущий специалист по данным Pinterest Грейс Хуанг, которая поделилась уроками передовых экспериментов по машинному обучению, или серийный предприниматель Орельен Жерон. , который поделился своими мыслями о том, как стать инженером по машинному обучению.

Совсем недавно к Лорике присоединился Авнер Браверман, чей стартап Binaris стремится внедрить бессерверные решения в масштабируемые веб-приложения и корпоративные приложения.

На этой неделе машинное обучение и искусственный интеллект

Ведущий Сэм Чаррингтон является основателем CloudPulse Strategies, отраслевой исследовательской фирмы, специализирующейся на применении машинного обучения и ИИ для бизнеса и потребителей, а его подкаст ориентирован на целевую аудиторию специалистов по данным, разработчиков, инженеров, технических директоров и бизнес-лидеров. .

Новичкам может быть лучше поначалу намочить ноги с немного менее техническим подкастом, но тем, кто в этой области, здесь многое понравится.

В одном недавнем выдающемся выпуске Триста Чен, главный научный сотрудник Inventec, рассказала о своем опыте развертывания машинного обучения в промышленных условиях, а в другом — Николь Николс из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории, изучающая машинное обучение для обеспечения безопасности, обнаружения угроз и программного обеспечения. тестирование.

SuperDataScience

Если вы ищете подкаст, который не только информативен, но и предлагает мотивацию, обратите внимание на это популярное шоу от ведущего Кирилла Еременко, тренера по науке о данных и предпринимателя в области образа жизни.

Наряду с увлекательными интервью с лидерами в этой области — недавно Брэдли Войтек из Калифорнийского университета в Сан-Диего остановился, чтобы обсудить свой опыт работы в качестве первого специалиста по данным в Uber, а вице-президент Элли Мэй по соблюдению требований к продуктам и стратегии Луис Бланко откровенно рассказал о том, как он возглавлял команда специалистов по данным в American Express — Еременко также выпускает короткое еженедельное пятничное шоу, просто предназначенное для того, чтобы поднять вам настроение.

Например, в недавнем эпизоде ​​рассматривалось признание положительных и отрицательных эмоций, а в другом — чувство вины и стыда.

Обучающие машины 101

Этот подкаст, объявленный «мягким» введением в искусственный интеллект и машинное обучение, — ведет Ричард Голден, штатный профессор когнитивных наук и электротехники, — призван демистифицировать область ИИ с помощью развлекательного подхода.

Некоторые эпизоды становятся довольно техническими, а в недавних выпусках исследуется, как выбрать лучшую модель с использованием AIC и GAIC, как использовать логику первого порядка и логические сети Маркова для представления знаний здравого смысла в алгоритмах и как представлять знания с помощью логических правил.

Другие эпизоды — например, недавно опубликованный подкаст, исследующий, что могут и чего не могут делать компьютеры, используя аргумент машины Тьюринга, — интересны даже для посторонних.

Искусственный интеллект в промышленности

Один из самых практичных подкастов в этом списке. Еженедельное шоу Дэниела Фаггеллы, основателя Emerj Artificial Intelligence Research, посвящено возможностям ИИ в таких секторах, как фармацевтика, банковское дело, розничная торговля и оборона.

В недавнем увлекательном выпуске известный ученый-компьютерщик Юрген Шмидхубер обсуждал будущее производства, а в другом Дэнни Ланге из Unity Technologies присоединился к Фаггелле, чтобы рассказать о применении смоделированных сред в автомобильной сфере.

Он также исследует более широкие бизнес-темы, которые будут интересны людям, работающим в различных отраслях. Например, в одном из недавних эпизодов говорилось о том, почему руководители должны идти в ногу с тенденциями ИИ в бизнесе — с мнением Брук Вениг, руководителя практики машинного обучения Data Bricks — в то время как Джейсон Сандрам из Facebook недавно появился в подкасте, чтобы поделиться своими мыслями о создании групп по обработке данных для проектов ИИ. .