Jakie są podcasty związane z nauką danych?
To jest podobne pytanie do pytania z prośbą o referencję na CrossValidated .
Szczegóły / zasady:
Odpowiedzi:
Zdecydowanie polecam Talking Machines . To bardzo dobrze ułożony podcast od profesora z Harvardu. Zaspokajają potrzeby zarówno ekspertów, jak i entuzjastów uczenia maszynowego.
Ich wywiady są często przeprowadzane przez NIPS, a goście są zwykle praktykami najwyższej klasy.
W Data Septic mówią o różnych aspektach nauki o danych:
Data Septic to podcast, który na przemian obejmuje krótkie epizody z gospodarzem wyjaśniającym koncepcje od nauki o danych do jego żony, która nie jest naukowcami, oraz dłuższe wywiady z udziałem praktyków i ekspertów na interesujące tematy związane z danymi, a wszystko to pod okiem naukowego sceptycyzmu.
To dobre wprowadzenie do Data Science, które wyjaśnia również podstawowe pojęcia w niezbyt techniczny sposób.
Nieco bardziej techniczny jest częściowo pochodna :
Częściowo pochodna to podcast o danych wszystkiego. Każdego tygodnia przyglądamy się nowemu sposobowi, w jaki dane zmieniły sposób, w jaki rozumiemy świat. Od starożytnej wojny po współczesną miłość i wszystko pomiędzy.
Powiązane pytanie Quora: jakie są najlepsze podcasty z zakresu danych naukowych?
Niektóre, z których regularnie słyszę, to:
To bardzo przyjemny podcast, na którym omawiane są nie tylko koncepcje, ale także zastosowania data science w szerokim zakresie domen.
Koncentruje się bardziej na ML i koncepcjach nauki o danych. Prowadzone przez dwóch naprawdę sympatycznych naukowców Katie i Bena. Wszystkie ich odcinki są fajne do oglądania.
To zabawny podcast, który koncentruje się na danych i ma znaczenie w różnych domenach oraz jak je zrozumieć.
Nie tak standardowe odchylenia od Hilary Parker i Roger Peng! Zabawny mały podcast, w którym rozmawiają na różne tematy. Obecnie mają tylko 4 odcinki, ale wydaje się, że wydają jeden raz na dwa tygodnie, więc jest to.
Oto dwa inne podcasty, o których wcześniej nie wspomniano:
R-Podcast to podcast o analizie danych w R. Inne przypadki to O'Reilly Data Show i O'Reilly Radar Podcasts