18 Podcasts de science des données incontournables

Le boom des podcasts et l’essor des données et de l’analyse ont à peu près coïncidé, il s’ensuit qu’il y aurait une pléthore de podcasts de science des données. Dans le même temps, le paysage a beaucoup changé ces dernières années, avec l’arrivée de nouveaux arrivants prometteurs et plusieurs anciens favoris raccrochant le micro. (RIP Digressions linéaires.)

Dans notre tentative de rassembler les meilleurs podcasts de science des données, nous avons jeté un large filet. Nous avons examiné la science des données, ainsi que ses frères et sœurs plus glamour, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, tout en laissant la place à quelques caractères génériques de grande envergure. Il y a beaucoup plus de podcasts de données là-bas, pour être sûr, mais cette liste devrait vous aider à vous donner une idée de ce que vous aimez.

Intérêt général

Politique de FiveThirtyEight

« Les probabilités se sont généralisées », a déclaré Clare Malone, rédactrice politique principale de FiveThirtyEight, lors d’un épisode en novembre avant l’élection présidentielle de 2020. Aucun point de vente n’a fait plus pour le faire que la maison de Nate Silver pour l’analyse politique axée sur les données, et son podcast phare – qui se classe de manière fiable dans les meilleurs classements d’Apple — a joué un rôle majeur dans ce domaine.

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Hot Takedown

Avant de plonger dans les modèles politiques, Nate Silver a fait ses preuves dans l’analyse de données au baseball, en développant le système de prévision PECOTA. Il s’avère que FiveThirtyEight reste une excellente ressource pour une couverture sportive axée sur l’analyse. Comme son nom l’indique, Hot Takedown défie les récits à chaud avec un scepticisme (accessible) enraciné dans les statistiques et se termine par des tangentes amusantes et édifiantes dans le segment Rabbit Hole.

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Freakonomics Radio

Couplée au livre dont elle a été tirée, Freakonomics Radio — pour le meilleur et pour le pire – a inauguré une nouvelle vague de statistiques et de sociologie pop. (L’animateur Stephen J. Dubner a coécrit le best-seller homonyme du podcast en 2005.) À son meilleur, l’émission, qui a fait ses débuts en 2010 et est également diffusée sur NPR, mélange des données et une narration accessible pour révéler des découvertes et des connexions inattendues — « la face cachée de tout », comme le dit le slogan.

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Dans Machines We Trust

Produit par MIT Technology Review, ce podcast récemment lancé aborde certains des problèmes les plus importants liés à l’intelligence artificielle aujourd’hui, avec un cadrage accessible et des rapports approfondis. L’animatrice Jennifer Strong a sondé la désinformation avec le directeur technique de Twitter, la méfiance des voitures autonomes avec le chef de l’UX de Waymo et, dans une série en quatre parties sur la reconnaissance faciale, le chef de la célèbre IA Clearview.

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L’Apprentissage par Machine Va Pousser la Recherche de la Bibliothèque du Congrès

Plus Loin Dans la Science des données

Pas Si d’écarts types

Ce podcast est animé par Hilary Parker — anciennement de Stitch Fix et Etsy, maintenant à la tête de l’équipe de données de Joe Biden — et Roger Peng, du Département de Biostatistique de Johns Hopkins. Ensemble, ils explorent les nouvelles liées aux données du moment, comme lorsqu’une erreur Excel a effacé des milliers de cas de coronavirus d’un ensemble de données britannique, ainsi que des sujets plus techniques comme ce que l’avenir réserve à R. Le mélange d’approchabilité et de désherbabilité en fait l’un des meilleurs podcasts du marché.

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Parlez-moi de Python

Les podcasts ne sont pas un outil éducatif autonome pour apprendre la science des données, mais ils peuvent être un complément pratique. Cette émission hebdomadaire plonge dans le langage de programmation le plus important de la science des données et sa constellation de bibliothèques, d’API et de frameworks, renforcée par des interviews de personnes faisant des choses sympas avec Python. D’autres entrées notables liées à Python incluent Le podcast Python.__init__ – et Le Vrai Podcast Python.

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Vers la science des données

À l’instar de sa publication Médium affiliée, ce podcast axé sur les praticiens traite des préoccupations des scientifiques de données professionnels, allant du nettoyage automatisé des données à l’évaluation des modèles, en passant par la mise en réseau et la recherche d’emploi. Ses hôtes invitent également les invités à explorer des sujets plus conceptuels et de haut niveau, tels que la confidentialité des données, l’éthique de l’IA et les compétences non techniques en science des données.

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Les femmes dans la science des données

Lorsqu’elle n’enseigne pas ou ne fait pas de recherche en ingénierie analytique à l’Université de Stanford, Margot Gerritsen anime le podcast Women in Data Science. (Elle codirige également la conférence WiDS.) Chaque entretien mensuel aborde un sujet commercial ou social urgent avec un invité notable— comme l’optimisation des achats en ligne avec le chef de produit du groupe Walmart, Sonu Durgia, ou la diversité et l’inclusion dans l’IA avec Timnit Gebru.

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L’échange de données

Chaque semaine, Ben Lorica accueille des ingénieurs d’apprentissage automatique et des scientifiques des données de premier plan pour explorer les différentes techniques et comment elles peuvent aider à relever les défis majeurs. Les faits saillants récents incluent Kira Radinsky, qui a construit un logiciel célèbre qui a prédit une épidémie de choléra une fois par génération, et Viral Shah, co-créateur de Julia. Remarque : Lorica hébergeait auparavant le podcast de données d’O’Reilly, lorsqu’il occupait le poste de scientifique en chef des données pour l’éditeur. Ce spectacle n’est plus actif, mais l’archive regorge de contenu formidable pour ceux qui ont manqué la course originale.

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Sceptique des données

Lorsque ce podcast a démarré en 2014, il alternait entre deux formats: des mini-épisodes dans lesquels l’animateur et data scientist Kyle Polich discuterait d’un principe de statistiques ou de techniques de modélisation avec son partenaire, Linh Da Tran, un profane des statistiques; et des entretiens plus approfondis avec des invités dont le travail confronte certaines préoccupations notables en matière de science des données du moment. De nos jours, ce dernier prédomine, ce qui est tout aussi bien, car la réservation des clients — qui tourne parfois autour d’un thème de mini—série autonome – est toujours de haute qualité.

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Le podcast de données Banana

Dataiku a lancé des médias supplémentaires puissants alors qu’il est devenu l’une des plateformes de science des données les plus connues sur le marché. Cela comprend un bulletin d’information bien organisé et ce podcast convivial pour les profanes. Les épisodes sont faciles à digérer (30 minutes ou moins) et les sujets ont inclus les coûts élevés de l’IA, la surveillance humaine dans la boucle et l’éternel débat R contre Python.

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Inférence occasionnelle

Parrainé par l’American Journal of Epidemiology et hébergé par un biostatisticien et un épidémiologiste de santé publique de l’Université de Boston, ce podcast de santé publique centré sur les données – qui a été créé en novembre de l’année dernière – a sûrement suscité un regain d’intérêt au milieu de la pandémie, apportant des informations sur la science des données à sa couverture tout en offrant d’autres contre-programmes liés aux données. Ne vous laissez pas intimider par la spécificité du domaine; les non-blancs trouveront beaucoup à apprécier lorsqu’ils discuteront de sujets tels que la communication sur l’incertitude, les statistiques bayésiennes et l’équité de l’apprentissage automatique.

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Données synthétiques liées: Comment l’IA utilise de fausses Données pour obtenir de véritables gains

Apprentissage automatique et Intelligence Artificielle

Dissension par gradient

Ce nouveau venu axé sur l’apprentissage automatique n’a fait ses débuts qu’en mars, mais a été solide. Créé par le développeur de l’outil logiciel ML Poids &Biais, Dissidence de gradient (obtenez-le?) a jusqu’à présent accueilli un leader de l’IA de NVIDIA pour discuter de la vision par ordinateur pour les voitures autonomes, l’un des principaux développeurs derrière la bibliothèque spaCy PNL, et le directeur de l’apprentissage automatique appliqué chez Facebook, entre autres notables.

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Machines parlantes

Depuis 2014, Katherine Gorman, vétéran de la radio WBUR, et Neil Lawrence, professeur d’apprentissage automatique à l’Université de Cambridge, offrent une couverture accessible mais approfondie de la recherche sur l’apprentissage automatique et des problèmes liés aux Machines parlantes. Au cours de la saison la plus récente, le couple a commencé à inviter numériquement le public à des épisodes enregistrés en direct afin de stimuler l’interactivité et la communauté pendant la pandémie. L’expérience a été couronnée de succès et se poursuit aujourd’hui.

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Parlons IA

Comme le site Skynet Today qui l’héberge, Parlons IA vise à couper le souffle du battage médiatique et de la peur qui accompagnent souvent la couverture technologique émergente. C’est « où vous pouvez entendre les chercheurs en IA sur ce qui se passe réellement avec l’IA et ce qui ne fait que les titres de clickbait », comme le dit l’introduction hebdomadaire. L’émission soutenue par l’Université de Stanford le fait via deux formats récurrents: des entretiens approfondis mais engageants avec des chercheurs et un condensé « Last Week in AI », dans lequel les contributeurs déballent les nouvelles récentes.

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Le podcast TWIMLAI

L’animateur Sam Charrington et ses invités explorent les recherches et les tendances émergentes en apprentissage automatique, ainsi que l’impact du ML sur l’industrie. (L’acronyme en titre signifie This Week in Machine Learning &Intelligence artificielle.) Parmi les invités récents figurent Mike del Balso, qui a aidé à moderniser les magasins de fonctionnalité chez Uber, et Sasha Luccioni, qui étudie comment le GaNS peut modéliser les effets du changement climatique. Les émissions sont souvent regroupées par thème, qui incluent le noir dans les séries liées à l’IA et à NeurIPS.

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Visualisation de données

Le podcast PolicyViz

Pensez-vous qu’un support audio ne peut pas rendre justice à la visualisation de données? Le podcast de longue date de Jonathan Schwabish prouve le contraire. Depuis 2015, l’animateur et auteur de Better Presentations a interviewé certains des leaders d’opinion les plus notables dans le domaine des données à savoir — dont Andy Kirk, Alberto Cairo, John Burn-Murdoch, Christine Zhang et bien d’autres — et les conversations sont toujours engageantes et édifiantes.

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Data Stories

Les coanimateurs Enrico Bertini, professeur de visualisation de l’information à l’Université de New York, et Moritz Stefaner, consultant indépendant en visualisation de données, ont établi une liste d’invités depuis le lancement de Data Stories en 2012. Parmi les premiers invités figurent Jeffrey Heer, Giorgia Lupi, Jer Thorp et Tamara Munzer. Parmi les récents visiteurs exceptionnels figurent l’experte en animation Barbara Tversky et le PDG de Flourish, Duncan Clark.

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