5 podcasty Data Science powinieneś słuchać

podsumowania podcastów z nauką o danych, uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i wizualizacją danych.

jestem wielkim fanem podcastów! Tak więc ma sens tylko to, że gdy zanurzam się w nauce o danych, szukałbym podcastów, aby to zrobić. Pomyślałem, że podzielę się kilkoma z moich ulubionych do tej pory. A Ty? Masz jakieś ulubione, które sugerujesz, żebym dodał do listy? Jeśli tak, proszę podzielić się w komentarzach.

to nowy dwutygodniowy podcast, który koncentruje się na nowościach i trendach z ekosystemu Data Science. Do tej pory omawiali tematy, w tym etyczną sztuczną inteligencję i stronnicze dane. Oferują również cotygodniowy biuletyn, w którym udostępniają swoje ulubione artykuły na temat nauki o danych, wizualizacji i innych.

Apple | Spotify | dowiedz się więcej

dane użytkownika

jako jeden z najdłużej działających podcastów data science, data sceptic poruszył trochę wszystkiego. Cotygodniowy program zawiera mini-odcinki koncepcyjne, a także dłuższe wywiady z naukowcami i praktykami. Niektóre mini-epizody skupiają się na swojej papudze, Yoshi, która jest ich oficjalną maskotką. To na pewno zabawna lekcja.

Apple | Spotify/dowiedz się więcej

DATAFRAMED

dataframed to cotygodniowy podcast zawierający wywiady z praktykami skupiającymi się na problemach, które nauka o danych stara się rozwiązać. Uważam, że ten podcast jest naprawdę przystępny dla każdego spoza branży, kto jest zainteresowany nauką o tym, czym jest data science i jak jest stosowana.

Apple | Spotify/dowiedz się więcej

historie danych

chociaż historie danych nie dotyczą konkretnie nauki o danych, skupiają się na czymś ważnym dla każdego, kto pracuje nad danymi: wizualizacji. Szczególnie podobało mi się poznawanie społeczeństwa wizualizacji danych w ich najnowszym odcinku.

Apple | Spotify/dowiedz się więcej

dygresje liniowe

dygresje liniowe to podcast, który sprawia, że złożone tematy dotyczące uczenia maszynowego i nauki o danych są dostępne. Bardzo podobał mi się jeden z ich nowszych epizodów mówiący o Inżynierach uczenia maszynowego i o tym, jak role w nauce o danych mogą wyglądać z czasem. Interesujące jest zbadanie, w jaki sposób dziedzina będzie się dostosowywać i ewoluować w miarę zmieniania się potrzeb branży.

Apple / Spotify/dowiedz się więcej

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.