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La última lista de Data Science Podcasts

 

Tabla de Contenidos

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  • convertirse en un científico de datos

podcasts son una gran manera de sumergirse en una industria, especialmente cuando se trata de la ciencia de datos. El campo se mueve muy rápidamente, y puede ser difícil mantenerse al día con todos los nuevos desarrollos ocurriendo cada semana!

sacar provecho de esas veces en el día en que su cuerpo está ocupado, pero su mente está libre: cuando estás ir al trabajo, hacer ejercicio en el gimnasio, o la limpieza de la casa. Estos son los tiempos óptimos para involucrar a su cerebro en el aprendizaje de algo nuevo y se asegura vas a quedar en la parte superior de su campo.

Hay docenas de podcasts de ciencias de datos por ahí, que abarca desde la máquina de aprendizaje e inteligencia artificial para análisis de grandes volúmenes de datos. Esperamos que este será un gran recurso para encontrar programas útiles, informativo y atractivo.

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de datos activa Ciencia Podcasts

partir de este escrito, estos podcasts de ciencias de datos son activos y todavía está en producción. Comience profunda en los archivos y su forma de trabajo, o entrar de lleno en el último episodio!

datos escéptico

  • Sitio Web: https://dataskeptic.com/
  • Twitter: @dataskeptic
  • Escucha: RSS ⋅ ⋅ iTunes Podbean ⋅ jugador FM

datos escéptico es uno de los más conocidos podcasts ciencia de datos. Este semanales espectáculo explora los temas de la ciencia de datos, estadísticas, aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Alojado por Kyle Polich, el espectáculo va fuerte con más de 200 episodios para los oyentes a sumergirse en. Recientemente, el espectáculo ha lanzado la serie de episodios temáticos que giran en torno a un tema más importante en el mundo de la ciencia de datos, como noticias falsas.

los episodios se alternan entre entrevistas con los profesionales de la industria y minisodes que explican conceptos científicos de datos de alto nivel.

Los minisodes son co-organizado por Linh Tran Da, que habla con Kyle sobre temas de ciencia de datos, como el procesamiento del lenguaje natural y k-means clustering. Oyentes obtener una mejor comprensión del tema ya que los anfitriones hablan a través de él.

lineal Digresiónes

  • Sitio Web: http://lineardigressions.com
  • Twitter: @LinDigressions
  • Escuchar: RSS ⋅ ⋅ iTunes Podbean ⋅ jugador FM

Katie Malone y anfitrión Ben Jaffe lineal Digresiónes, una podcast semanal que explora los recientes desarrollos en la ciencia de datos, aprendizaje automático, y la inteligencia artificial. Los anfitriones son buenos amigos, y su relación hace que cada episodio muy accesible y fácil de entender.

partir de este escrito, hay más de 100 episodios de oyentes a sumergirse en. Cada episodio relojes en alrededor de media hora, por lo que es muy fácil de obtener una rápida comprensión del tema en cuestión.

Katie y Ben hacen un gran trabajo en la destilación de un complejo abajo tema técnico a sus fundamentos. En tan sólo unos pocos minutos, desmitifican las redes neuronales, autoencoders, la transformada de Fourier, y mucho más.

Hablar Máquinas

  • Sitio Web: https://www.thetalkingmachines.com/
  • Twitter: @TlkngMchns
  • Escuchar: RSS ⋅ ⋅ iTunes jugador FM

ex productor de radio pública Katherine Gorman cree que continuar la conversación pública sobre la ciencia de datos, AI, y el aprendizaje de la máquina es absolutamente esencial para la prevención de otro invierno AI.

Ella cree que los podcasts de ciencias de datos son un gran lugar para esa discusión. Con este fin, ella recibe Hablar máquinas junto con el profesor Neil Lawrence.

Los objetivos de podcast para introducir el aprendizaje de máquina a una amplia audiencia y profesionales de la industria de ayuda, líderes empresariales y laicos interesados ​​comprender mejor estas herramientas y tecnologías.

Los episodios generalmente siguen un formato simple: los anfitriones charlar sobre noticias de la industria, entrevistan a un invitado, y al final pueden responder a una pregunta oyente. Episodios son liberados en las estaciones y tienden a estar en el lado más largo en alrededor de 40 minutos.

Aquí es donde la historia de Katherine como un locutor de radio viene muy bien: se mantiene el programa de participación e informativo, y trabaja duro para asegurarse de que el que presenta una imagen precisa de la industria de la máquina de aprendizaje.

O’Reilly Data Show

  • Sitio Web: https://www.oreilly.com/topics/oreilly-data-show-podcast
  • Twitter: @OReillyMedia
  • Escuchar: RSS ⋅ ⋅ iTunes Podbean ⋅ jugador FM

Ben Lorica es el jefe científico de datos de O’Reilly Media. En cada episodio, se le une un profesional del sector para discutir temas de grandes volúmenes de datos y la ciencia de datos. Los episodios oscilar entre 30 a 40 minutos y son muy accesibles para escuchar.

Al comienzo de cada episodio, el anfitrión promueve una serie de eventos que los oyentes pueden asistir para aprender más acerca de los temas tratados en el podcast. Los mencionados en la introducción son la Conferencia de datos Strata y la Conferencia de la inteligencia artificial, pero se pueden encontrar más de las conferencias O’Reilly en su página del evento.

no tan desviaciones

  • Sitio Web: http://nssdeviations.com/
  • Twitter: @NSSDeviations
  • Escuchar: RSS ⋅ iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

Roger Peng (de la Universidad Johns Hopkins Escuela Bloomberg de Salud Pública) y Hilary Parker (de la puntada Fix) co-anfitrión este podcast. Discuten noticias de la industria, así como sus experiencias personales de trabajo con datos.

Episodios aire dos o tres veces al mes y se puede ejecutar en el lado más largo. La mayoría de los episodios son al menos 60 minutos, con un poco de la hora en casi una hora y media. Éstos son grandes para cuando usted tiene un largo viaje o pasar una noche en casa haciendo las tareas, lo que realmente puede entrar en la discusión! Historias

datos

  • Sitio Web: http://datastori.es/
  • Twitter: @datastories
  • Escuchar: RSS ⋅ ⋅ iTunes jugador FM

Este podcast en la visualización de datos se centra en un subconjunto muy específica del análisis de los datos de gasoductos de una joya rara entre los podcasts de ciencias de datos. especialistas a saber datos Enrico Bertini y Moritz Stefaner sentarse con un cliente cada dos semanas para discutir el análisis de datos y visualización.

El espectáculo tiene un tono muy coloquial. Los anfitriones intercambiar ideas entre sí, grandes preguntas de sus clientes, y en general mantener la conversación fluida. Con alrededor de 40 minutos de tiempo de ejecución, los oyentes pueden instalarse en realidad a aprender acerca de cómo podemos visualizar mejor los datos, así como el papel que desempeña datos en nuestra vida cotidiana.

SuperDataScience

  • Sitio Web: https://www.superdatascience.com/podcast/
  • Twitter: @superdatasci
  • Escuchar: RSS ⋅ iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

Kirill Eremenko es una ciencia de datos entrenador y el estilo de vida empresario, y que aporta su experiencia como un factor de influencia para el podcast SuperDataScience. En sus episodios de la entrevista, habla con los científicos de datos y analistas de datos para aprender más sobre sus trayectorias profesionales y la forma en que fueron capaces de tener éxito en la industria de datos.

Además de entrevistar a expertos de la industria, ventila anfitrionas minisodes que son puramente de inspiración! Llamado Cinco Minutos Viernes , estos minisodes objetivo de inspirar a los oyentes a mejorarse a sí mismos como científicos de datos, y para ofrecer consejos sobre cómo avanzar en una carrera de ciencias de datos. Este es sin duda uno de los más podcasts ciencia de datos de motivación por ahí!

Ciencia de datos en el hogar

  • Sitio Web: https://datascienceathome.com/
  • Twitter: @ThisIsFrag
  • Escucha: RSS ⋅ iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

Francesco Gadaleta quiere hacer el aprendizaje automático fácil para todos. En este podcast, alterna entre episodios de entrevistas con expertos de la industria, y episodios en solitario donde discute un tema por su cuenta.

El espectáculo no parece estar en un horario fijo, y la longitud episodio varía también, pero, en general, los episodios de la entrevista correr más cerca de una hora, mientras que reloj de sus episodios individuales en en alrededor de veinte minutos.

El anfitrión es muy obstinado, lo que puede ser interesante escuchar su perspectiva sobre temas como el invierno AI, optimización y los requisitos mínimos que necesita para convertirse en un científico de datos.

Esta semana en el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial (IA y TWiML)

  • Sitio Web: https://twimlai.com/
  • Twitter: @twimlai
  • Escuchar: RSS ⋅ iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

TWiML y AI es un podcast semanal que analiza los últimos avances en la ciencia de datos, aprendizaje automático, y la inteligencia artificial. El anfitrión entrevistas Sam Charrington investigadores y expertos líderes en la industria para informar a una creciente comunidad de académicos, ingenieros, empresarios, y otros de aprendizaje automático y entusiastas de la IA.

El espectáculo abastece a una audiencia muy específica, y puede ser bastante técnica a veces. Los oyentes que no son profesionales de la industria pueden tener que poner al día el conocimiento previo con el fin de obtener el máximo provecho de cada episodio.

Hay más de doscientos episodios de una hora para escuchar. Debido a que el podcast aborda la evolución reciente en este espacio tecnología, puede saltar a la derecha en el último episodio, o volver la cabeza en los archivos y el registro de algunos acontecimientos históricos en el aprendizaje automático y AI.

DataFramed

  • Sitio Web: https://www.datacamp.com/community/podcast
  • Twitter: @DataCamp
  • Escucha: Científico iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

datos, escritor y educador Hugo Bowne-Anderson acoge este podcast patrocinado por DataCamp.

Cada semana, el huésped se sienta con profesionales de la industria y expertos académicos para discutir cómo la industria de la ciencia de datos está impactando el mundo. El anfitrión hace grandes preguntas e invita a los huéspedes que discuten los desarrollos interesantes en el campo, así como sus propios proyectos personales.

DataFramed también tiene segmentos cortos intervalos durante los episodios que dan al oyente más información sobre ciertos temas. Por ejemplo, en Freelance Science Data , Hugo y Susan Sun charla sobre cómo navegar por el espacio de la ciencia de datos como un contratista independiente. Justin Boyce da consejos prácticos sobre la mejora del flujo de trabajo en datos Ciencia Buenas Prácticas .

Debido a que es patrocinado por DataCamp, sus productos se echan mucho, por lo que puede sentir un poco de ventas-y a veces. Aún así, el espectáculo es interesante e informativo, y Hugo hace un gran trabajo de dibujo en el oyente.

aprendizaje Máquinas 101

  • Sitio Web: https://www.learningmachines101.com/
  • Twitter: @ lm101talk
  • Escuchar: RSS ⋅ ⋅ iTunes Podbean ⋅ jugador FM

Dr. Richard oro, el profesor de Ciencia cognitiva y de Ingeniería eléctrica, anfitriones de aprendizaje Máquinas 101. Los objetivos de podcast para explicar los conceptos avanzados de aprendizaje automático y la inteligencia artificial a una amplia audiencia.

Sin embargo, los episodios puede ser bastante técnico, que abarca temas como la representación del conocimiento, la maximización de la expectativa, y la agrupación espectral. Los oyentes

podrían tener que escuchar más de una vez para captar realmente el tema en cuestión. Esto no debería ser demasiado difícil, ya que los episodios no son más de media hora de duración y no se liberan con demasiada frecuencia. (Sólo 74 episodios han sido puestos en libertad desde abril de 2014.) Los oyentes

pueden utilizar este podcast como un punto de partida en temas más avanzados de aprendizaje automático.

Inteligencia Artificial en la industria

  • Sitio Web: http://techemergence.libsyn.com/
  • Twitter: @Emerj
  • Suscribirse: RSS ⋅ iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

Este podcast semanal se centra en las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en entornos de negocios. Los episodios son cortos, perspicaz, y fácil de entender. Al cabo de media hora, los profesionales de acogida Dan Faggella entrevistas de IA para ver cómo se utiliza la tecnología en la industria de las finanzas y el gobierno para venta al por menor y la educación.

Juntos, Dan y sus invitados a responder a preguntas como “¿Cómo puede usar AI contratar empleados?” y “¿Cuándo se debe actualizar el hardware de la IA?” Se tocan en cada tema sólo el tiempo suficiente para despertar el interés del oyente y les animan a profundizar más en su cuenta más tarde.

datos archivados Science Podcasts

partir de este escrito, estos podcasts de ciencias de datos han seguido su curso. Los archivos están todavía disponibles para que usted pueda sumergirse en, y están repletos de información útil, por lo que no dude en derecho de buceo!

parcialmente Derivado

  • Sitio Web: http://partiallyderivative.com/
  • Twitter: @partiallyd
  • Escuchar: iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

Si te gusta dirigirse al bar y charlar sobre la industria noticias con sus compañeros científicos de datos, entonces este es uno de los mejores podcasts de ciencias de datos para usted! Jonathan Morgan, Vidya Spandana, y Chris Albon se reúnen para bajar un par de copas y discutir el último en la ciencia de datos.

Los episodios pueden oscilar entre 20 minutos a una hora, pero en general el reloj en alrededor de 30 a 40 minutos. Mientras que la demostración ya no está en funcionamiento, hay más de un centenar de episodios en el archivo. Los oyentes

pueden ahondar en la cartera de pedidos y aprender acerca de los datos de raspado, modelos de polarización, y un par de programación en Python, así como revisar algunas de las historias de noticias de tendencia de los últimos años. Guía de aprendizaje

máquina / aprendizaje automático Applied

  • Sitio Web: http://ocdevel.com/mlg
  • Twitter: @lefnire
  • Escuchar: RSS ⋅ iTunes ⋅ ⋅ Podbean jugador FM

Estos datos de la ciencia podcasts son ambos circulan por Tyler Renelli, y cada uno tiene un enfoque ligeramente diferente a la máquina de aprendizaje y AI.

Guía de aprendizaje automático (MLG) pretende introducir suavemente oyentes al mundo de aprendizaje automático, explicando los temas desde el principio, desde los algoritmos clásicos (lineal y regresión logística) hasta el aprendizaje de refuerzo y hiperparámetros.

Los episodios oscilar entre 45 minutos a una hora, pero es fácil llegar a ser absorbido en las explicaciones de Tyler. Es el podcast perfecto para complementar otras actividades, como los desplazamientos, hacer ejercicio, o la limpieza de la casa.

Una de las mejores partes de este podcast es los recursos de aprendizaje curadas que el anfitrión ofrece al final de cada episodio. Después de escuchar una descripción de alto palanca, se puede profundizar más en el tema, tomando un curso recomendada o la lectura de un libro de texto sugerido.

Su episodio sobre los idiomas y los marcos incluye un enlace a un manual sobre los marcos de aprendizaje profundo Python. Si usted sigue los episodios en orden de principio a fin, y completar los recursos suplementarios, tendrá una base bastante detallada en el aprendizaje de la máquina.

partir de este escrito, MLG ha seguido su curso a los 29 episodios completos.

Un segundo podcast de llama aprendizaje automático Applied está emitiendo actualmente, cuando Tyler se centra en los aspectos más prácticos de aprendizaje automático. Él responde a preguntas tales como qué tipo de un solo salario puede esperar, la mejor manera de almacenar datos, y cómo obtener el máximo rendimiento de los portátiles Jupyter. Los oyentes pueden tener acceso a Machine Learning Aplicada al convertirse en un partidario de Patroen.

convertirse en un

  • sitio web de datos Científico: https://www.becomingadatascientist.com/category/podcast/
  • Twitter: @BecomingDataSci
  • Escuchar: RSS ⋅ ⋅ iTunes Podbean ⋅ jugador FM

Este podcasts hace exactamente lo que dice su título. El anfitrión, Renee Teate, se sienta cada semana con alguien que está en su camino a “convertirse en un científico de datos.” Entrevistas

Ella otros profesionales de las ciencias de datos para ver exactamente la forma en que fueron capaces de abrir un camino por sí mismos en la industria. En el primer episodio, Renee habla de su propio viaje para convertirse en un científico de datos como ella las transiciones de su papel anterior como analista de datos.

Al escribir estas líneas, el podcast no está activo actualmente. Los últimos episodios salieron a principios de 2017. Sin embargo, hay una gran cantidad de información contenida en los episodios veinte una hora de duración que se han emitido.

Si acaba de comenzar su incursión en el mundo de la ciencia de datos, tomar un fin de semana a través de la explosión de archivo y ver donde se encuentran las posibilidades!

Conclusión

Esta lista no es exhaustiva! Hay nuevos podcasts a transmitirse todo el tiempo, y sólo podemos esperar que el número de podcasts de ciencias de datos crezca a medida que el campo continúa en explosión en popularidad.

no ve su programa favorito en esta lista? nos deja un comentario abajo y háganos saber sus podcasts favoritos de ciencia de datos!

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