18 Must-Subscribe Data Science Podcasts

Il boom dei podcast e l’aumento dei dati e analisi approssimativamente coinciso, quindi ne consegue che ci sarebbe una pletora di data science podcast là fuori. Allo stesso tempo, il paesaggio ha spostato una discreta quantità negli ultimi anni, con promettenti nuovi arrivati in arrivo e diversi vecchi preferiti riagganciare il microfono. (Divagazioni lineari RIP.)

Nel nostro tentativo di arrotondare i migliori podcast scienza dei dati là fuori, abbiamo gettato una vasta rete. Abbiamo esaminato la scienza dei dati, oltre ai suoi fratelli più glamour machine learning e intelligenza artificiale, facendo anche spazio per alcuni caratteri jolly di ampio richiamo. Ci sono molti più podcast di dati là fuori, per essere sicuri, ma questa lista dovrebbe aiutare a dare un senso di ciò che ti piace.

Interesse generale

FiveThirtyEight Politics

“Le probabilità sono diventate mainstream”, ha detto la scrittrice politica senior di FiveThirtyEight Clare Malone in un episodio di novembre in vista delle elezioni presidenziali del 2020. Nessuno sbocco ha fatto di più per farlo rispetto alla casa di Nate Silver per l’analisi politica basata sui dati, e il suo podcast di punta-che si colloca in modo affidabile nelle classifiche di Apple — ha svolto un ruolo importante in questo.

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Hot Takedown

Prima di tuffarsi in modelli politici, Nate Silver ha fatto le sue ossa di analisi dei dati nel baseball, sviluppando il sistema di previsione PECOTA. Risulta, FiveThirtyEight rimane una grande risorsa per la copertura sportiva analitica. Come suggerisce il nome, Hot Takedown sfida narrazioni hot-take con scetticismo (accessibile) radicato nelle statistiche e termina con tangenti divertenti ed edificanti nel segmento Rabbit Hole.

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Freakonomics Radio

Accoppiato con il libro da cui è stato filata, Freakonomics Radio — nel bene e nel male — ha inaugurato una nuova ondata di statistiche pop e sociologia. (L’ospite Stephen J. Dubner ha co-scritto l’omonimo bestseller del podcast 2005.) Al suo meglio, lo spettacolo, che ha debuttato nel 2010 e va in onda anche su NPR, mescola dati e narrazione accessibile per rivelare scoperte e connessioni inaspettate — “il lato nascosto di tutto”, come recita lo slogan.

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In Machines We Trust

Prodotto da MIT Technology Review, questo podcast lanciato di recente affronta alcuni dei problemi più importanti legati all’intelligenza artificiale di oggi, con inquadratura accessibile e reporting profondo. Ospite Jennifer Strong ha sondato disinformazione con CTO di Twitter, auto-guida-auto sfiducia con il capo di UX a Waymo, e-in una serie in quattro parti sul riconoscimento facciale — il capo del famigerato Clearview AI.

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Più in profondità nella scienza dei dati

Non così deviazioni standard

Questo podcast è ospitato da Hilary Parker — precedentemente di Stitch Fix e Etsy, ora a capo del team di dati di Joe Biden — e Roger Peng, del Insieme, esplorano le notizie relative ai dati del momento, come quando un errore di Excel ha cancellato migliaia di casi di coronavirus da un set di dati del Regno Unito, così come argomenti più tecnici come ciò che il futuro riserva a R. Il mix di accessibilità e weedsiness lo rende uno dei migliori podcast là fuori.

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Parla con Python

I podcast non sono grandi come strumento educativo autonomo per l’apprendimento della scienza dei dati, ma possono essere un utile supplemento. Questo spettacolo settimanale si tuffa nel linguaggio di programmazione data science più importante e la sua costellazione di librerie, API e framework, sostenuta da interviste con persone che fanno cose interessanti con Python. Altre importanti voci relative a Python includono il podcast Python._init _ _ – e il vero podcast Python.

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Verso la scienza dei dati

Come la sua pubblicazione Media affiliata, questo podcast incentrato sul professionista mastica le preoccupazioni affrontate dai data scientist professionisti, che vanno dalla pulizia automatica dei dati alla valutazione del modello, al networking e alla ricerca di lavoro. I suoi ospiti accolgono anche gli ospiti per esplorare argomenti più concettuali e di alto livello, come la privacy dei dati, l’etica dell’IA e le abilità non tecniche di data science.

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Women in Data Science

Quando non insegna o fa ricerca di analisi ingegneristiche alla Stanford University, Margot Gerritsen ospita il podcast Women in Data Science. (Ha anche co-dirige la conferenza WiDS.) Ogni intervista mensile affronta un argomento aziendale o sociale urgente con un ospite notevole-come l’ottimizzazione dello shopping online con il product manager del gruppo Walmart Sonu Durgia, o la diversità e l’inclusione nell’IA con Timnit Gebru.

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Lo scambio di dati

Ogni settimana, Ben Lorica accoglie i principali ingegneri di machine learning e data scientist per esplorare il nocciolo delle diverse tecniche e come possono aiutare ad affrontare le principali sfide. I punti salienti recenti includono Kira Radinsky, che ha notoriamente costruito un software che ha predetto un’epidemia di colera una volta in una generazione, e Viral Shah, co-creatore di Julia. Nota: Lorica precedentemente ospitato O’Reilly data podcast, quando ha servito come chief data scientist per l’editore. Quello spettacolo non è più attivo, ma l’archivio è pieno di grandi contenuti per coloro che hanno perso la corsa originale.

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Data Skeptic

Quando questo podcast è iniziato nel 2014, si alternava tra due formati: mini-episodi in cui l’ospite e lo scienziato dei dati Kyle Polich discutevano di un principio statistico o di tecniche di modellazione con il suo partner, Linh Da Tran, un laico delle statistiche; e interviste più approfondite con gli ospiti il cui lavoro affronta alcune importanti preoccupazioni scientifiche dei dati del momento. Al giorno d’oggi, quest’ultimo predomina, che è altrettanto bene, come la prenotazione degli ospiti — che a volte ruota attorno a un tema di miniserie standalone — è costantemente di alta qualità.

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La Banana Data Podcast

Dataiku ha lanciato alcuni forti supporti supplementari come è salito a diventare una delle piattaforme di scienza dei dati più noti là fuori. Che include una newsletter ben curata e questo podcast laico-friendly. Gli episodi sono facilmente digeribili (30 minuti o meno) e gli argomenti hanno incluso gli alti costi dell’IA, il monitoraggio human-in-the-loop e l’eterno dibattito R vs. Python.

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Inferenza casuale

Sponsorizzato dall’American Journal of Epidemiology e ospitato da un biostatista e da un epidemiologo della sanità pubblica della Boston University, questo podcast di salute pubblica incentrato sui dati-che è stato presentato in anteprima a novembre dello scorso anno-ha sicuramente avuto una spinta di interesse in mezzo alla pandemia, portando Non lasciarti intimidire dalla specificità del dominio; i non-whitecoats troveranno molto da apprezzare mentre discutono argomenti come la comunicazione dell’incertezza, le statistiche bayesiane e l’equità dell’apprendimento automatico.

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Machine Learning e intelligenza artificiale

Gradiente Dissent

Questo nuovo arrivato di apprendimento automatico incentrato ha debuttato solo nel mese di marzo, ma è stato andando forte fuori dal cancello. Creato da ML software tool developer Pesi & Pregiudizi, Dissenso gradiente (capito?) ha finora accolto un leader AI di NVIDIA per discutere di computer vision per auto a guida autonoma, uno degli sviluppatori principali dietro la libreria SPACY NLP, e il direttore di applied machine learning di Facebook, tra gli altri notabili.

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Macchine parlanti

Dal 2014, la veterana della radio WBUR Katherine Gorman e il professore di machine learning dell’Università di Cambridge Neil Lawrence hanno offerto una copertura accessibile ma approfondita della ricerca sull’apprendimento automatico e dei problemi sulle macchine parlanti. Nella stagione più recente, la coppia ha iniziato a invitare digitalmente il pubblico a episodi registrati dal vivo per aumentare l’interattività e la comunità durante la pandemia. L’esperimento ha avuto successo e continua ancora oggi.

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Let’s Talk AI

Come il sito Skynet Today che lo ospita, Let’s Talk AI mira a tagliare l’hype senza fiato e la paura che spesso accompagna la copertura tecnologica emergente. È ” dove puoi ascoltare i ricercatori di AI su cosa sta realmente succedendo con AI e cosa sono solo i titoli di clickbait”, come dice l’intro settimanale. Lo spettacolo supportato dalla Stanford University lo fa attraverso due formati ricorrenti: interviste profonde ma coinvolgenti con ricercatori e un digest “Last Week in AI”, in cui i contributori decomprimono le notizie recenti.

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Il Podcast TWIMLAI

Sam Charrington e gli ospiti esplorano la ricerca e le tendenze emergenti dell’apprendimento automatico, oltre a come ML sta influenzando l’industria. (L’acronimo titolare sta per Questa settimana in Machine Learning & Intelligenza artificiale. Gli ospiti recenti includono Mike del Balso, che ha contribuito a modernizzare i negozi di funzionalità di Uber, e Sasha Luccioni, che studia come i GAN possono modellare gli effetti dei cambiamenti climatici. Gli spettacoli sono spesso raggruppati per tema, che hanno incluso il nero nelle serie correlate AI e NeurIPS.

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Visualizzazione dei dati

Il Podcast PolicyViz

Pensi che un supporto audio non possa rendere giustizia alla visualizzazione dei dati? Il podcast di lunga durata di Jonathan Schwabish dimostra il contrario. Dal 2015, l’ospite e autore di Better Presentations ha intervistato alcuni dei più importanti leader di pensiero in data viz – tra cui Andy Kirk, Alberto Cairo, John Burn-Murdoch, Christine Zhang e molti altri — e le conversazioni sempre coinvolgere ed edificare.

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Data Stories

I co-conduttori Enrico Bertini, professore di visualizzazione delle informazioni alla New York University, e Moritz Stefaner, consulente indipendente di data viz, hanno messo insieme un elenco di ospiti who’s-who dal lancio di Data Stories nel 2012. I primi ospiti sono Jeffrey Heer, Giorgia Lupi, Jer Thorp e Tamara Munzer. Tra i recenti visitatori standout sono esperto di animazione Barbara Tversky e Flourish CEO Duncan Clark.

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