10 Необходимых подкастов по науке о данных, которые стоит послушать каждому энтузиасту
10 Essential Data Science Podcasts Worth Listening to for Every Enthusiast
Введение
В эпоху, когда данные стали источником инноваций, оставаться в курсе событий становится важным. К счастью, появились подкасты по науке о данных, которые стали увлекательным способом получить доступ к коллективной мудрости экспертов. От новичков, стремящихся получить опору, до опытных профессионалов, которые хотят оставаться впереди, эти подкасты предлагают идеи, анекдоты и тренды, все это через силу голоса.
Погрузитесь в наш отобранный список из 10 лучших подкастов по науке о данных, каждый из которых обращается к определенной аудитории и проливает свет на многогранный мир данных.
1. Data Skeptic
В оживленном мире подкастов по науке о данных “Data Skeptic” выделяется как руководящий свет для начинающих и продвинутых учащихся. Этот разговорный и образовательный подкаст берет на себя задачу разъяснения сложных концепций науки о данных в доступной форме.
Формат: разговорный, образовательный
“Data Skeptic” принимает дружеский и разговорный тон, который способствует вовлеченности и пониманию. Ведущие искусно двигаются по сложным темам, разбивая их на управляемые фрагменты, сохраняя при этом глубину. Такой формат гарантирует, что слушатели не будут запутываться в технической жаргоне, что делает его лучшим вариантом для тех, кто только начинает свой путь в области науки о данных.
- Топ 18 идей проектов для практики Power BI в 2023 году
- Формирование интуиции по концепциям, лежащим в основе LLM-моделей, таких как ChatGPT — Часть 1 Нейронные сети, трансформеры, предварительное обучение и настройка
- От сырых данных до улучшенных путешествие через предварительную обработку данных — Часть 3 Дублирование данных
Целевая аудитория: начинающие и продвинутые учащиеся
Обращаясь к новичкам и учащимся на продвинутом уровне, “Data Skeptic” предоставляет прочный фундамент, переходя в более глубокие концепции. Такой двойной подход позволяет новичкам и тем, у кого уже есть некоторый опыт, находить ценность в каждом эпизоде.
Содержание: упрощение сложных концепций
В основе “Data Skeptic” лежит его миссия упрощения сложных тем науки о данных. Подкаст охватывает широкий спектр от алгоритмов машинного обучения до применений искусственного интеллекта и тонкостей этики данных. Содержание тщательно отбирается для предоставления идей, не перегружая слушателя, обеспечивая плавный процесс обучения.
Вы можете найти этот подкаст по науке о данных на Spotify, Apple Music и YouTube.
2. Not So Standard Deviations
Для энтузиастов данных, которые ищут новый взгляд на мир науки о данных, подкаст “Not So Standard Deviations” выделяется. Ведущими этого подкаста являются динамичный дуэт Хилари Паркер и Роджер Д. Пэнг, которые отходят от традиционного подхода, внедряя в обсуждения науки о данных юмор и понятность.
Формат: разговорный, юмористический
Разговорный стиль подкаста способствует созданию дружественного отношения между ведущими и слушателями. Роджер и Хилари, два известных участника сообщества науки о данных, делятся своими знаниями, сохраняя дружелюбную манеру общения. Благодаря этому даже те, у кого нет обширных знаний в данной области, могут понять сложные темы.
Целевая аудитория: ученые по данным, статистики
Хотя основная аудитория подкаста – это ученые по данным и статистики, его привлекательность выходит за пределы этих кругов. Остроумные шутки и легкий подход делают его интересным для всех, кто интересуется связанными с данными областями. Подкаст охватывает широкий спектр тем от анализа данных до тонкостей анализа и визуализации данных.
Содержание:
Более того, “Not So Standard Deviations” не только касается технических аспектов, но также предлагает идеи по развитию карьеры в области науки о данных. Ведущие делятся своими личными опытами, предоставляя ценные рекомендации для профессионалов, ориентирующихся в своей карьере.
Хилари и Роджер умудряются придать человеческий облик науке о данных, которая часто ассоциируется с сложностью. Их беседы, пропитанные юмором, делают обучение увлекательным и создают ощущение сообщества для практиков данных. Независимо от того, являетесь ли вы опытным статистиком или только начинаете заниматься данными, “Not So Standard Deviations” предлагает уникальное сочетание образования и развлечения.
Вы можете слушать этот подкаст на Spotify и YouTube.
3. Linear Digressions
“Linear Digressions” – это подкаст по науке о данных, который служит просветительским средством для людей, увлеченных анализом данных и машинным обучением. Подкаст, созданный для энтузиастов данных и аналитиков, использует образовательный и аналитический формат, погружаясь в широкий спектр данных.
Формат:
Этот образовательный подкаст предлагает слушателям платформу для понимания сложных концепций науки о данных. “Linear Digressions” деконструирует сложность данных через систематический анализ и объяснение, делая их понятными для широкой аудитории. Такой аналитический подход позволяет слушателям понять теоретические основы и практические применения.
Целевая аудитория:
Подкаст “Linear Digressions” предназначен для энтузиастов и аналитиков в области науки о данных. Подкаст предлагает контент, который соединяет теоретические концепции с реальными сценариями, будь вы начинающий научный сотрудник, стремящийся расширить свои знания, или аналитик, желающий улучшить свои навыки. Как новички, так и опытные профессионалы найдут здесь гостеприимную среду благодаря способности ведущих упрощать сложные концепции.
Содержание:
Содержание подкаста многостороннее. Он углубляется в искусство анализа, раскрывая техники, преобразующие сырые данные в значимые инсайты. Более того, “Linear Digressions” исследует алгоритмы машинного обучения, раскрывая их функциональность и значение в области науки о данных. Практическое применение этих концепций демонстрирует их актуальность в различных отраслях.
Этот подкаст по науке о данных доступен на Apple Podcasts и Spotify.
4. The O’Reilly Data Show
Подкаст “The O’Reilly Data Show” связывает специалистов по данным с быстро изменяющимися областями науки о данных и искусственного интеллекта. Этот подкаст, ведущими которого являются Бен Лорика, является настоящей кладезью деловых идей из глубоких интервью с ведущими учеными-данными и экспертами по ИИ. Подкаст, фокусирующийся на интервью, предоставляет уникальную площадку для прямого общения со специалистами, находящимися на переднем крае инноваций, основанных на данных.
Формат:
Интервью, составляющие основу “The O’Reilly Data Show”, являются его основным компонентом. Подкаст предлагает уникальное окно в самые последние тенденции, трудности и достижения в области науки о данных и ИИ через открытые дискуссии с ведущими экспертами. В этих интервью исследуются не только поверхностные аспекты, но и конкретные технологии, творческие приложения и факторы успеха в этой быстро развивающейся отрасли.
Целевая аудитория:
Подкаст “The O’Reilly Data Show” обращается к специалистам по данным и практикующим в области ИИ, служа платформой для связи слушателей с ведущими мыслителями и экспертами в этой области. Бен Лорика, проводя интересные дискуссии, взаимодействует с ведущими учеными по данным и экспертами по ИИ, создавая пространство, где слушатели могут получить первую руку знания и точку зрения.
Содержание:
Темы, затронутые в этом подкасте, являются наиболее интересными для специалистов по данным и практикующих в области ИИ. В каждом эпизоде обсуждаются текущие тенденции и проблемы, а также освещаются достижения в отрасли. Эти инсайты дают слушателям полное представление о пейзаже науки о данных, позволяя принимать мудрые решения и поддерживать свою конкурентоспособность в мире, становящемся все более основанным на данных.
Вы можете слушать этот подкаст на Apple Podcast и YouTube.
5. “Data Science at Home”
Подкаст “Data Science at Home” исследует сложные и технические аспекты индустрии науки о данных. Ведущим этого подкаста, доктором Франческо Гадалета, рассматриваются алгоритмы машинного обучения, методы предобработки данных и различные темы, связанные с искусственным интеллектом. Подкаст предоставляет образовательный и технический контент для специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения, желающих расширить свои знания.
Формат:
Подкаст имеет образовательную направленность и стремится предоставить слушателям полное представление о том, как работает наука о данных. Доктор Франческо Гадалета выступает в роли педагога, разбирая сложные идеи на управляемые части. Благодаря техническому характеру контента слушатели могут полностью погрузиться в сложности машинного обучения и обработки данных.
Целевая аудитория:
“Data Science at Home” служит введением для людей, у которых уже есть базовое понимание предмета и которые стремятся исследовать его технические аспекты. Сюда входят практикующие специалисты по машинному обучению, энтузиасты и ученые-данные, которые хотят углубить свои знания.
Содержание:
Тематика подкаста охватывает широкий спектр тем, связанных с наукой о данных. Слушателям предлагаются глубокие обсуждения различных алгоритмов машинного обучения, их применение и основные математические идеи. Подкаст также обсуждает методы предобработки данных, подчеркивая их ценность для повышения качества и применимости анализа данных. Кроме того, “Data Science at Home” выходит за рамки предобработки данных и алгоритмов. Подкаст рассматривает темы, связанные с искусственным интеллектом, исследуя взаимодействие машинного обучения и ИИ. Благодаря такому всеобъемлющему подходу слушатели полностью понимают, как эти области взаимосвязаны.
Вы можете найти этот подкаст по науке о данных на Spotify и Apple Podcasts.
6. Data Science Imposters
Подкаст “Data Science Imposters” выступает как маяк понятного опыта в суетливом мире науки о данных, где сложности переплетаются с инновациями. С помощью уникального разговорного и анекдотического формата подкаст стремится решить распространенную проблему, которая затрагивает как профессионалов в области данных, так и начинающих – чувство самозванца в этой сфере.
Формат:
“Data Science Imposters” использует разговорный тон, который резонирует со своей аудиторией, позволяя открыто обсуждать общие проблемы, с которыми сталкиваются в пути к науке о данных. Подкаст способствует формированию чувства сообщества среди слушателей через личные истории и неформальные дискуссии. Ведущие Рене Тиат и Кертис Харрис создают картины из анекдотов, которые раскрывают плюсы и минусы навигации в мире науки о данных.
Целевая аудитория:
Подкаст своим включающим характером обращается к широкому спектру слушателей. Для профессионалов в области данных он предлагает пространство, чтобы признать и поделиться преодоленными трудностями, способствуя единству в сообществе. В то же время новички находят утешение в рассказанных историях, осознавая, что трудности – это неотъемлемая часть роста в этой динамичной области.
Содержание:
“Data Science Imposters” прямо идет на противостояние распространенному синдрому самозванца. Через истории сомнений, неудач и, в конечном итоге, триумфа, подкаст развенчивает мнение о том, что успех в науке о данных приходит без неудач. Обсуждая открыто преграды, с которыми сталкиваются, ведущие разрушают представление о легком восхождении в этой сфере, предоставляя реалистичное представление о пути к науке о данных.
Вы можете слушать этот подкаст на Spotify и YouTube.
7. Подкаст SuperDataScience
“Подкаст SuperDataScience” предлагает откровенное и понятное исследование проблем в сфере науки о данных. Рене Тиат и Кертис Харрис ведут подкаст, принимая разговорный и анекдотический подход, чтобы связаться со старыми профессионалами в области данных и новичками в этой сфере.
Формат:
Подкаст принимает разговорный тон, способствуя открытой и понятной атмосфере. Как ведущие, так и гости делятся своими путешествиями через личные анекдоты и истории, подчеркивая моменты сомнений, проблем и побед. Этот формат резонирует со слушателями, создавая чувство товарищества среди профессионалов в области данных, которые часто могут чувствовать себя “самозванцами” из-за сложной и быстро меняющейся природы этой области.
Целевая аудитория:
“Data Science Imposters” обращается к двойной аудитории. Профессионалы в области данных находят утешение в совместных борьбах с опытными коллегами, осознавая, что самоуверенность и трудности универсальны. Подкаст служит реальной проверкой для новичков, входящих в мир науки о данных, развенчивая представление о том, что синдром самозванца относится только к ним. Подкаст побуждает новичков упорно продолжать обучение, обращаясь к этим вопросам.
Содержание:
Суть подкаста заключается в его содержании. Эпизоды содержат подлинные истории, которые раскрывают заблуждения и развенчивают на вид недостижимый пьедестал экспертности. Разрушаются заблуждения о “знании всего” и нереалистических ожиданиях. Ведущие откровенно обсуждают проблемы, с которыми сталкиваются профессионалы в области данных, подчеркивая, что эти проблемы не являются признаками несостоятельности, а являются ступеньками на пути к росту.
Вы можете слушать их подкаст по искусственному интеллекту на их веб-сайте и YouTube!
8. Подкаст Data Engineering
“Подкаст Data Engineering” является источником знаний и вдохновения в области науки о данных. Этот подкаст является полезным инструментом как для опытных профессионалов в области данных, так и для начинающих ученых-исследователей благодаря своему информативному содержанию и осведомленным интервью.
Формат:
Структура подкаста предназначена для предоставления множества знаний и понимания. Через информативные обсуждения и глубокие разговоры слушателям предоставляется всесторонний обзор ландшафта науки о данных. Подкаст помогает своей аудитории быть в курсе последних тенденций, технологий и достижений в отрасли, принимая образовательную позицию.
Целевая аудитория:
“Подкаст SuperDataScience” обращается к разнообразной аудитории, включая опытных профессионалов в области данных и людей, стремящихся стать учеными-исследователями данных. Подкаст предоставляет платформу для более глубокого погружения в сложные идеи и рыночные тенденции для тех, кто уже работает в этой сфере. Он предлагает ясное введение в обширную область науки о данных для тех, кто с ней не знаком.
Содержание:
Особая сила этого подкаста заключается в его увлекательных интервью с ведущими фигурами в области науки о данных. В этих интервью дается особая возможность услышать от практиков, которые успешно справились с трудностями и победами реальных проектов с данными. Интервью предлагают голистическое представление о ландшафте науки о данных, начиная с обсуждения новых тенденций и заканчивая анализом сложных методологий.
Этот подкаст по науке о данных доступен на Apple Podcasts и Spotify.
9. DataFramed
«DataFramed» – это увлекательный подкаст, который соединяет теорию науки о данных с ее применением в реальном мире. Ведущий Хьюго Боун-Андерсон предоставляет платформу для разговоров и обучения, которая находит отклик у научных работников и аналитиков данных, стремящихся расширить свои знания и понимание.
Формат:
В разговорной форме “DataFramed” представляет образовательный подход, который делает сложные концепции науки о данных доступными для широкой аудитории. Этот формат одинаково интересен как опытным профессионалам, так и тем, кто только начинает свой путь в этой области. Хьюго Боун-Андерсон успешно разбирает сложные идеи, представляя их в понятной форме и снимая барьеры для тех, кто может считать эту тему сложной.
Целевая аудитория:
Подкаст предназначен специально для научных работников и аналитиков данных, желающих узнать больше об этой теме. “DataFramed” предлагает что-то для каждого, будь то опытные профессионалы, ищущие новые идеи, или начинающие энтузиасты, пытающиеся понять тонкости науки о данных.
Содержание:
В основе «DataFramed» лежит исследование историй, концепций и применений науки о данных в различных отраслях. Хьюго, в своих проницательных беседах, исследует практическую значимость науки о данных в современном мире. Слушатели наслаждаются просветительскими разговорами, которые проливают свет на то, как данные, основанные на знаниях, влияют на такие области, как здравоохранение, финансы, маркетинг и другие. От понимания роли машинного обучения в медицинской диагностике до раскрытия тайн техник визуализации данных, «DataFramed» постоянно предлагает ценный контент, который вызывает любопытство и побуждает к глубокому исследованию.
Найдите этот подкаст по науке о данных на Spotify, Apple Podcasts и YouTube.
10. Learning Machines 101
В огромном мире науки о данных и искусственного интеллекта машинное обучение является увлекательной областью, питающей технологические инновации в различных отраслях. Для тех, кто ищет всеобъемлющее и доступное понимание машинного обучения, подкаст “Learning Machines 101” является источником знаний. Созданный как для энтузиастов, так и для начинающих, этот подкаст является ценным ресурсом, который разъясняет сложный мир машинного обучения.
Формат:
“Learning Machines 101” использует образовательный и информативный формат, чтобы разбить сложные концепции на понятные части. Ведущий Ричард М. Голден, признанный авторитет в этой области, руководит слушателей через многосторонние аспекты машинного обучения. Привлекательный формат подкаста гарантирует, что даже сложные идеи будут ясно и понятно изложены.
Целевая аудитория:
Основная целевая аудитория этого подкаста – это энтузиасты машинного обучения, стремящиеся углубиться в тему, и начинающие, делающие свои первые шаги в этой динамичной области. “Learning Machines 101” предлагает что-то для каждого, независимо от предыдущих знаний. Эпизоды тщательно структурированы для разнообразной аудитории, от любознательных новичков до тех, кто уже знаком с основами машинного обучения.
Содержание:
В основе “Learning Machines 101” лежит сокровищница контента, которая охватывает фундаментальные концепции, теории и реальные применения машинного обучения. Экспертиза Ричарда М. Голдена проявляется, когда он рассказывает о таких темах, как нейронные сети, регрессионный анализ, деревья решений и многое другое. Каждый эпизод направлен на руководство слушателей через теоретические основы и практическое значение различных техник машинного обучения.
Этот подкаст по науке о данных доступен на Apple Podcasts и Spotify.
Заключение
В постоянно развивающемся мире науки о данных важно быть информированным и вдохновленным. Эти 10 подкастов предназначены для разнообразной аудитории энтузиастов науки о данных, от начинающих, ищущих фундаментальные знания, до опытных профессионалов, стремящихся быть в курсе последних событий. Изучая эти подкасты, вы можете получить понимание, знания и чувство сообщества, которые несомненно обогатят ваш путь в науке о данных.
Чтобы подготовить вас к карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения, Analytics Vidhya предлагает свою программу BlackBelt Plus – всестороннюю и персонализированную учебную программу с наставничеством и руководимыми проектами. Запишитесь сегодня и готовьтесь стать свидетелем успеха в области технологий!
