17 Big Data Podcasts, die Sie 2026 hören sollten
In der Welt der Daten, in der Zahlen und Erkenntnisse die Zukunft gestalten, ist es unerlässlich, mit den neuesten Trends und Stimmen Schritt zu halten. Genau hier kommen Podcasts ins Spiel – Ihre Informationsquelle für alles rund um Big Data, auch unterwegs. Das Podcast-Universum ist voll von Experten, Enthusiasten und Pionieren, die bereit sind, ihr Wissen, ihre Erfahrungen und Prognosen zu teilen.
Ob Sie Data Scientist, Unternehmensleiter oder einfach nur ein neugieriger Geist sind, der verstehen möchte, wie Big Data unsere Welt verändert – es gibt den passenden Podcast für Sie. Von detaillierten Analysen im Bereich Datenanalyse bis hin zu lockeren Gesprächen über die Auswirkungen von Daten auf die Gesellschaft bieten diese Podcasts eine Mischung aus Bildung, Einblick und Unterhaltung. Also, Kopfhörer aufgesetzt – hier stelle ich Ihnen die besten Big-Data-Podcasts vor, die komplexe Konzepte für jeden zugänglich und spannend machen.
17 Big-Data-Podcasts
Tauchen Sie ein in diese Big-Data-Podcasts für Experteneinblicke:
- Data Skeptic mit Kyle Polich
- Not So Standard Deviations mit Roger D. Peng und Hilary Parker
- Data Engineering Podcast mit Tobias Macey
- DataFramed mit Adel Nehme und Richie Cotton
- SuperDataScience mit Kirill Eremenko
- Talking Machines mit Katherine Gorman und Neil Lawrence
- Data Science at Home mit Francesco Gadaleta
- The AI in Business Podcast mit Daniel Faggella
- Making Data Simple mit Al Martin
- More or Less: Behind the Stats mit Tim Harford
- The TWIML AI Podcast mit Sam Charrington
- AI Today Podcast mit Kathleen Walch und Ronald Schmelzer
- Data Crunch mit Derek Harris und Gina Fiedel
- The Data Chief mit Cindi Howson
- Data Science Salon Podcast mit Anna Anisin
- Harvard Data Science Review mit Xiao-Li Meng und Liberty Vittert
- The Banana Data Podcast mit Christopher Peter Makris und Triveni Gandhi
Überblick: Die besten Big-Data-Podcasts
1. Data Skeptic mit Kyle Polich
Zusammenfassung:
Data Skeptic verfolgt einen einzigartigen Ansatz, um Big Data, Data-Science-Podcasts und künstliche Intelligenz zu erklären. Im Mittelpunkt stehen Algorithmen, Deep Learning und Fortschritte in der Datenvisualisierung. Komplexe Themen werden in verständliche Abschnitte zerlegt, wodurch der Podcast sowohl für Anfänger als auch für Experten zugänglich ist.
Das erfahren Sie:
Einblicke, wie Data Science in der Praxis angewendet wird, kritisches Denken bei statistischen Behauptungen und grundlegendes Wissen über Machine Learning und KI-Technologien.
Warum Sie zuhören sollten:
Kyle Polich kombiniert Interviews mit Experten mit Erklärungen in Mini-Episoden und bietet damit eine ausgewogene Perspektive auf die Auswirkungen von Data Science in verschiedenen Branchen.
Beste Episode:
"LLMs for Data Analysis" – In dieser Episode ist Amir Netz, Technical Fellow bei Microsoft und CTO von Microsoft Fabric, zu Gast. Er erläutert, wie Unternehmen die neuesten Tools von Microsoft für Business Intelligence nutzen können.
Links zum Hören:
Über den Host:
Kyle Polich ist ein Data-Science-Experte mit Hintergrund in Informatik und einer Leidenschaft dafür, Daten zur Problemlösung einzusetzen. Er möchte Data Science für alle zugänglich machen.
2. Not So Standard Deviations mit Roger D. Peng und Hilary Parker
Zusammenfassung:
Not So Standard Deviations beleuchtet die unterhaltsame Seite der Datenanalyse und konzentriert sich darauf, wie Statistik unser gesamtes Umfeld beeinflusst. Roger D. Peng und Hilary Parker bringen eine lockere, gesprächige Stimmung in die Diskussion rund um Data Science.
Das lernen Sie:
Der Podcast behandelt Themen von Datenanalysemethoden bis hin zu aktuellen Nachrichten aus der Data-Science-Welt, immer mit dem Fokus, wie Statistik unseren Alltag beeinflusst.
Warum Sie reinhören sollten:
Wer eine Mischung aus Bildung und Unterhaltung im Bereich Data Science sucht, ist bei diesem Podcast genau richtig. Die Gastgeber teilen ihr umfangreiches Wissen, ohne sich selbst zu ernst zu nehmen.
Beste Episode:
"AI Grand Strategy" – Hilary und Roger sprechen über Python in Excel, Speedcubing-Daten und eine umfassende Strategie für KI-Waffen.
Links zum Anhören:
Über die Gastgeber:
Roger D. Peng ist Professor an der Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health und Hilary Parker ist Data Scientist in der Tech-Branche. Gemeinsam bringen sie viel Erfahrung und eine einzigartige Perspektive im Bereich Data Science mit.
3. Data Engineering Podcast mit Tobias Macey
Zusammenfassung:
Der Data Engineering Podcast ist ein tiefgehender Einblick in die technischen Fähigkeiten und Projekte im Bereich Data Engineering. Tobias Macey interviewt Branchenexperten, um die Herausforderungen und Erfolge im Datenmanagement zu beleuchten.
Das lernen Sie:
Die Feinheiten beim Aufbau und Betrieb von Datenpipelines, Datenspeicherung und Best Practices in der Architektur.
Warum Sie reinhören sollten:
Dieser Podcast ist ideal für alle, die das Backend der Data Science verstehen wollen – die entscheidende Arbeit der Data Engineers, die es Analysten und Wissenschaftlern ermöglicht, ihre Arbeit zu tun.
Beste Episode:
"Modern Customer Data Platform Principles" – In dieser Episode spricht Tasso Argyros, CEO von ActionIQ, über die Entwicklung von Datenbanken und Analyse-Architekturen mit Fokus auf das Management von Kundendaten. Er erläutert wichtige technologische Umbrüche und wie Cloud Data Warehouses es ermöglichen, umfassende Nutzererlebnisse über eine moderne Customer Data Platform (CDP) zu schaffen.
Links zum Anhören:
Über den Host:
Tobias Macey ist ein erfahrener Data Engineer mit Branchenkenntnissen aus verschiedenen Sektoren. Er teilt sein tiefes technisches Wissen und Branchen-Insights, indem er komplexe Themen zugänglich und spannend vermittelt.
4. DataFramed mit Adel Nehme und Richie Cotton
Zusammenfassung:
DataFramed widmet sich der Welt der Data Science, indem führende Branchenexperten eingebunden werden, um über die neuesten Entwicklungen in der Datenanalyse, aktuelle Trends und die Fähigkeiten zu sprechen, die für den Erfolg im Datenbereich notwendig sind.
Was Sie lernen werden:
Praktische Ratschläge zu Data-Science-Projekten, Einblicke in Trends der Datenanalyse und essenzielle Fähigkeiten für Datenwissenschaftler.
Warum Sie zuhören sollten:
Die Moderatoren bringen eine einzigartige Mischung aus Fachwissen und Begeisterung in die Gespräche ein, wodurch komplexe Themen für Hörer aller Erfahrungslevel verständlich und spannend werden.
Beste Folge:
"Data Trends & Predictions 2024 mit DataCamps CEO & COO, Jo Cornelissen & Martijn Theuwissen" – In dieser DataFramed-Episode schauen die Gäste auf die großen Fortschritte von generativer KI im Jahr 2023 zurück, deren Anwendungen und die sich entwickelnden Trends in Data Science und KI. Sie diskutieren die Auswirkungen für DataCamp, die Entwicklung von Skills und die Zukunft von Daten & KI im Jahr 2024, einschließlich Programmiersprachen, neue Rollen und den Arbeitsmarkt.
Links zum Anhören:
Über die Gastgeber:
Adel Nehme, Data-Science-Evangelist, spezialisiert sich darauf, theoretische und praktische Aspekte der Datenwissenschaft zu verbinden und macht komplexe Konzepte einem breiten Publikum zugänglich. Richie Cotton, bekannt für seine Expertise in Statistik und datengetriebener Narration, konzentriert sich darauf, Datenanalyse und Programmierung verständlich zu machen und die Data-Science-Community mit spannenden Bildungsinhalten zu bereichern.
5. SuperDataScience mit Jon Krohn
Zusammenfassung:
SuperDataScience eröffnet Hörern einen Einblick in das breite Feld der Datenwissenschaft von Analytics bis KI und bietet Interviews mit führenden Experten sowie Einblicke in aktuelle Entwicklungen.
Was Sie lernen werden:
Ein breites Themenspektrum einschließlich Machine Learning, künstliche Intelligenz und Karrieretipps für Data-Science-Profis.
Warum Sie zuhören sollten:
Jon Krohns Begeisterung für Datenwissenschaft ist deutlich zu spüren, wenn er verschiedene Themen erkundet, was diesen Podcast zu einem Muss für alle macht, die an der Zukunft des Fachgebiets interessiert sind.
Beste Folge:
"Data Science for Clean Energy, mit Emily Pastewka" – Diese Folge beleuchtet den Einfluss von KI auf intelligente Energieentscheidungen, die Schaffung eines Smart Grids und das breite Spektrum an Fachkräften, die notwendig sind, um Cleantech-Datenlösungen zum Leben zu erwecken.
Links zum Anhören:
Über den Host:
Jon Krohn ist bekannt für seine Expertise im Bereich Deep Learning und Künstliche Intelligenz. Er verbindet einen fundierten akademischen Hintergrund mit praktischer Branchenerfahrung. Als Host gelingt es ihm, komplexe KI-Konzepte verständlich zu erklären und moderne Technologien einem breiten Publikum zugänglich zu machen.
6. Talking Machines mit Katherine Gorman und Neil Lawrence
Zusammenfassung:
Talking Machines entmystifiziert Maschinelles Lernen und KI, bietet tiefgehende Einblicke in technische Aspekte, ethische Fragestellungen und die Zukunft dieser Technologien.
Das lernen Sie:
Die technischen Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens, ethische Fragen rund um KI sowie Zukunftsprognosen für das Fachgebiet.
Warum Sie reinhören sollten:
Katherine Gorman und Neil Lawrence verbinden Experteninterviews mit fundierter Analyse und liefern einen umfassenden Überblick über das KI-Umfeld.
Beste Episode:
„Data Driven Ideas and Actionable Privacy“ – In dieser Folge sprechen sie über die Bedeutung, die eigenen Daten zu würdigen, beantworten eine Hörerfrage zum Thema Praktikum vs Festanstellung und sprechen mit Matt Kusner vom Alan Turing Institute, dem britischen Nationalinstitut für Data Science und KI.
Links zum Anhören:
Über den Host:
Katherine Gorman ist erfahrene Journalistin mit Schwerpunkt Technologie und Wissenschaft, während Neil Lawrence Professor für Maschinelles Lernen ist und über umfassende Einblicke in die Auswirkungen von KI verfügt.
7. Data Science at Home mit Francesco Gadaleta
Zusammenfassung:
Data Science at Home bringt die Hörer mitten ins Herz der Datenwissenschaft und macht komplexe Konzepte verständlich und unterhaltsam. Francesco Gadaleta spricht über die neuesten Trends in KI, maschinellem Lernen und Data Science – und zwar ganz aus der Perspektive eines Home Offices.
Das lernen Sie:
Techniken und Werkzeuge in der Datenwissenschaft, ethische Überlegungen zur KI sowie praktische Anwendungen von Maschinellem Lernen im Alltag.
Warum Sie reinhören sollten:
Francescos zugänglicher Stil und fundierte Analysen machen diesen Podcast ideal für alle, die Data-Science-Konzepte in ihr privates und berufliches Leben integrieren möchten.
Beste Episode:
„Open-Source-Revolution: Die Erlösung der KI in der Datenwissenschaft“ - Tauchen Sie ein in die Welt der Datenwissenschaft @Home mit unserer neuesten Folge, in der wir die dynamische Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und der Wiedergeburt von Open-Source-Software erkunden.
Links zum Anhören:
Über den Gastgeber:
Francesco Gadaleta ist Datenwissenschaftler und KI-Forscher mit einer Leidenschaft dafür, Datenwissenschaft einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Er vereint technische Expertise mit der Fähigkeit zur klaren Kommunikation.
8. Der KI-im-Business-Podcast mit Daniel Faggella
Zusammenfassung:
Der KI-im-Business-Podcast konzentriert sich auf die praktischen Anwendungen der KI in Unternehmen und bietet Einblicke von Branchenführern, wie KI-Technologie Betriebsabläufe und Strategien transformieren kann.
Was Sie erwartet:
Fallstudien zur KI-Implementierung in verschiedenen Branchen, Strategien zur Integration von KI in Geschäftsprozesse und Ausblicke auf zukünftige KI-Trends.
Warum Sie reinhören sollten:
Daniel Faggella bringt ein umfangreiches Wissen und ein breites Expertennetzwerk mit und bietet wertvolle Einblicke für Führungskräfte und Unternehmer.
Beste Folge:
„Aufbau einer datengetriebenen Go-to-Market-Engine im Handel“ -
In dieser Folge berichtet Michael Tambe, Head of Scaled Insight Science bei Amazon Ads, von seinem Werdegang als Datenwissenschaftler bei führenden Unternehmen wie Amazon Ads und LinkedIn. Er setzt sich dafür ein, eine „datengetriebene Go-to-Market-Engine“ zu etablieren. Gemeinsam mit Emerj Senior Editor Matthew DeMello spricht er über die Herausforderungen und Möglichkeiten neuer KI-Technologien sowie über Erkenntnisse zur KI-Readiness und -Strategie aus Emerj Plus.
Links zum Anhören:
Über den Gastgeber:
Daniel Faggella ist Gründer von Emerj Artificial Intelligence Research und Experte für geschäftliche Anwendungen von KI. Er widmet sich der Aufgabe, Unternehmen dabei zu helfen, KI als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
9. Making Data Simple mit Al Martin
Zusammenfassung:
Making Data Simple bietet einen unterhaltsamen Einblick, wie Daten unsere Entscheidungen, Unternehmen und Technologietrends beeinflussen. Al Martin navigiert mühelos durch komplexe Themen und macht sie für ein breites Publikum zugänglich.
Was Sie erwartet:
Einblicke in Datenstrategie, Analytik und die Auswirkungen von Daten auf Unternehmen und Technologie.
Warum Sie zuhören sollten:
Al Martins praxisnaher Ansatz entmystifiziert Datenkonzepte und macht diesen Podcast zu einer wertvollen Ressource für Fachleute, die Daten in ihrer Rolle effektiv nutzen möchten.
Beste Episode:
„Ed Anuff, CPO, DataStax – Wir sprechen über die Zukunft von Datenbanken mit KI und GenAI“ - In dieser Folge taucht Ed Anuff, CPO bei DataStax und erfahrener Branchenkenner mit Stationen bei Google, Apigee, Six Apart, Vignette, Epicentric und Wired, in die Zukunft von Datenbanken ein, die mit KI- und Generative-KI-Technologien verflochten sind.
Links zum Anhören:
Über den Gastgeber:
Al Martin ist eine erfahrene Führungskraft im Bereich Daten und Analytik und derzeit VP bei IBM. Seine Expertise und sein mitreißender Vortragsstil machen ihn zu einer gefragten Stimme in der Daten-Community.
10. More or Less: Hinter den Zahlen mit Tim Harford
Zusammenfassung:
More or Less: Hinter den Zahlen wirft einen Blick auf die Statistiken, die uns im Alltag und in den Nachrichten begegnen, und entzaubert Zahlen sowie deren Interpretation. Tim Harford nimmt kritisch unter die Lupe, wie Statistiken unser Weltverständnis beeinflussen.
Was Sie lernen werden:
Die Wahrheit hinter irreführenden Statistiken, wie Sie Daten korrekt interpretieren und wie Statistiken die öffentliche Meinung und Politik beeinflussen.
Warum Sie zuhören sollten:
Tim Harfords kluge Analysen und klaren Erklärungen machen komplexe Statistikthemen verständlich und verbessern Ihre Fähigkeit, Informationen kritisch zu hinterfragen.
Beste Episode:
„Die digitalen ‚Roboter‘, die medizinische Daten erschließen“ - In dieser Folge erläutert Professor Ben Goldacre OpenSAFELY, ein System, das entwickelt wurde, um die Privatsphäre in großen medizinischen Datensätzen zu schützen und sie gleichzeitig zur Verbesserung von Gesundheitsbehandlungen und -richtlinien zu nutzen – unterstützt durch einen spezialisierten Computercode-„Roboter“.
Links zum Anhören:
Über den Gastgeber:
Tim Harford ist Ökonom, Journalist und Moderator, bekannt für seine Fähigkeit, komplexe wirtschaftliche Konzepte verständlich und spannend zu erklären.
11. Der TWIML AI Podcast mit Sam Charrington
Zusammenfassung:
Der TWIML AI Podcast bringt die neuesten Durchbrüche und Trends aus der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen und präsentiert Interviews mit führenden Forschern und Industrieexperten.
Was Sie lernen werden:
Neuste Entwicklungen in KI und maschinellem Lernen, praktische Anwendungen von KI-Technologien sowie Einblicke in die Zukunft der KI-Forschung.
Warum Sie zuhören sollten:
Sam Charringtons umfangreiches Wissen und sein Expertennetzwerk bieten den Hörern einen umfassenden Einblick in die KI-Landschaft und machen den Podcast zu einem Muss für alle, die sich für dieses Feld interessieren.
Beste Episode:
„KI-Agenten und Datenintegration mit GPT und LLaMa mit Jerry Liu“ – In dieser Folge spricht Jerry Liu, Mitbegründer und CEO von Llama Index, darüber, wie Entscheidungsfindungen verbessert werden können, indem externe Daten mit fortschrittlichen Sprachmodellen integriert werden. Außerdem geht es um die Optimierung komplexer Datenabfragen, Zusammenfassungen, semantische Suche und die Verfeinerung der Ergebnisse von Sprachmodellen.
Links zum Anhören:
Über den Gastgeber:
Sam Charrington ist ein Cloud- und Big-Data-Analyst, der sich zum Evangelisten für KI und maschinelles Lernen entwickelt hat. Er ist der Gründer von TWIML (This Week in Machine Learning & AI) und setzt sich leidenschaftlich dafür ein, KI-Technologien zugänglich und verständlich zu machen.
12. AI Today Podcast mit Kathleen Walch und Ronald Schmelzer
Zusammenfassung:
AI Today Podcast beleuchtet die Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Praxis und analysiert, wie KI-Technologie Industrie, Behörden und Gesellschaft verändert.
Was Sie lernen werden:
Der Podcast behandelt KI-Anwendungsfälle, Strategien und liefert Einblicke, wie KI in unterschiedlichen Branchen implementiert wird.
Warum Sie reinhören sollten:
Kathleen Walch und Ronald Schmelzer teilen ihre Expertise in KI-Strategie und Analyse, um den Zuhörer:innen klar aufzuzeigen, wie KI-Technologien die Zukunft gestalten.
Beste Folge:
„AI Today Podcast: Die entscheidenden KI- und Datenkompetenzen für KI-Projektmanager“ – In dieser Folge steht der datenbasierte Charakter von KI-Projekten im Mittelpunkt und es wird betont, dass Daten das Herzstück künstlicher Intelligenz sind. Sie zeigt auf, dass Projektmanager:innen im KI-Bereich ihre Fähigkeiten über das klassische Projektmanagement hinaus erweitern müssen – speziell, um Zeitpläne, Ressourcen und Teams zu managen und so die Ziele der Organisation zu erreichen.
Links zum Anhören:
Über die Gastgeber:innen:
Kathleen Walch und Ronald Schmelzer sind Mitbegründer von Cognilytica, einer Forschungs- und Beratungsfirma für künstliche Intelligenz. Sie gelten als anerkannte Experten für KI- und Machine-Learning-Technologien.
13. Data Crunch mit Wilco Van Ginkel, Colin West und Remi Gould
Zusammenfassung:
Data Crunch beleuchtet, wie innovative Methoden aus der Datenwissenschaft und Analytik, einschließlich Python-Algorithmen, genutzt werden, um große Herausforderungen in verschiedenen Branchen zu lösen. Wilco Van Ginkel, Colin West und Remi Gould führen Gespräche mit Fachleuten aus den Bereichen Datenwissenschaft und Wirtschaft, um die Auswirkungen von Datenanalysen aufzudecken.
Was Sie lernen werden:
Wie datenbasierte Entscheidungsfindung Unternehmen transformiert, innovative Projekte aus der Datenwissenschaft und die Zukunft der Analytik in verschiedenen Bereichen.
Warum Sie reinhören sollten:
Der Podcast bietet praktische Beispiele und Geschichten, die die Macht der Analytik anschaulich machen – ideal für alle, die den realen Einfluss von Datenwissenschaft verstehen möchten.
Beste Folge:
„Mit dem sich ständig verändernden Datenuniversum Schritt halten“ – In dieser Folge des Data Crunch Podcasts, Episode 12, kommt Sanjeev Mohan, ehemaliger Gartner Research VP und aktueller Berater für Cloud-, Big Data- und Analytikthemen, zu Wort. Er gibt aufschlussreiche Einblicke in das breite Feld der Datenwissenschaft und teilt persönliche Tipps für den Einstieg in diesen Bereich. Die Moderatoren Colin West, Data Scientist, und Remi Gould, Data Analyst, führen dabei ein vielschichtiges Gespräch über die faszinierenden Seiten der Datenwelt.
Links zum Anhören:
Über die Hosts:
Wilco Van Ginkel ist Experte für Cybersicherheit und Datenschutz und bekannt für seine Führungsstärke bei datengetriebenen Projekten. Colin West, Data Scientist, analysiert komplexe Datensätze und vermittelt verständliche Einblicke, während Remi Gould als Data Analyst Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Gemeinsam bieten sie einen umfassenden Überblick über die praxisrelevanten und strategischen Aspekte rund um das Thema Daten.
- Finden Sie Wilco Van Ginkel auf LinkedIn
- Finden Sie Colin West auf LinkedIn
- Finden Sie Remi Gould auf LinkedIn
14. The Data Chief mit Cindi Howson
Zusammenfassung:
The Data Chief widmet sich der Welt der Datenanalytik und liefert Einblicke von Cindi Howson und anderen führenden Datenexpert:innen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Datenverantwortliche Geschäftserfolge fördern und eine datenbasierte Unternehmenskultur aufbauen können.
Was Sie lernen werden:
Strategien für das Führen einer datengetriebenen Organisation, Einblicke in aktuelle Trends der Datenanalytik sowie Best Practices von Branchenführern.
Warum Sie reinhören sollten:
Cindi Howson bringt ihre umfangreiche Erfahrung und ihr Wissen in die Diskussion ein und bietet umsetzbare Ratschläge für Datenprofis wie auch Führungskräfte.
Beste Folge:
„Drei Must-Read-Bücher zu Daten und Analytik mit Dr. Barb Wixom, Vin Vashishta und Asha Saxena“ – In dieser Episode spricht Cindi über drei der heißesten Buchempfehlungen für Führungskräfte in Daten und Analytik und trifft Dr. Barb Wixom (Autorin von „Data is Everybody’s Business“), Vin Vashishta (Autor von „From Data to Profit“) und Asha Saxena (Autorin von „The AI Factor“).
Links zum Anhören:
Über den Host:
Cindi Howson ist Chief Data Strategy Officer bei ThoughtSpot und verfügt über jahrzehntelange Erfahrung im Bereich Daten und Analytik. Sie war zuvor Analystin bei Gartner und hat mehrere Bücher über BI und Datenanalyse veröffentlicht.
15. Data Science Salon Podcast mit Anna Anisin
Zusammenfassung:
Data Science Salon Podcast bringt Branchenspezialisten und Praktiker zusammen, um die wichtigsten Herausforderungen und Chancen in Data Science und Machine Learning zu diskutieren. Gastgeberin Anna Anisin führt Gespräche über Trends, Technologien und die Zukunft von Data Science in verschiedenen Branchen.
Das lernen Sie:
Einblicke in die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science, effektive Strategien für Machine Learning und reale Anwendungsbeispiele für Datentechnologien in unterschiedlichen Branchen.
Warum Sie reinhören sollten:
Dank Anna Anisins Erfahrung in der Organisation von Data-Science-Events und ihrem starken Netzwerk von Fachleuten erhalten die Hörer einen einzigartigen Einblick, wohin sich das Feld entwickelt und wie man seine Komplexität bewältigt.
Beste Episode:
"Building data products with Solomon Kahn" – In dieser Episode interviewt Q McCallum Solomon Kahn über sein Startup Delivery Layer und hebt dabei den ungenutzten Wert von Daten hervor, die ein Unternehmen verlassen. Sie diskutieren die besonderen Herausforderungen bei der Schaffung von Datenprodukten und greifen auf Kahns umfassende Erfahrung und Lehren aus dem sich entwickelnden Datenbereich zurück.
Links zum Anhören:
Über den Host:
Anna Anisin ist Gründerin und CEO von Formulated.by. Sie nutzt ihre langjährige Erfahrung in Data Science und der Eventorganisation, um eine Community von Datenprofis zu fördern.
16. Harvard Data Science Review mit Xiao-Li Meng und Liberty Vittert
Zusammenfassung:
Harvard Data Science Review bietet einen multidisziplinären Ansatz für die weite Welt der Data Science und präsentiert Gespräche mit Meinungsführern, Forschern und Praktikern über die neuesten Entwicklungen, Herausforderungen und Durchbrüche im Bereich.
Das lernen Sie:
Der Podcast deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter ethische Aspekte in der Data Science, innovative Forschungsergebnisse und die gesellschaftlichen Auswirkungen von Data Science.
Warum Sie reinhören sollten:
Die Vielfalt der Meinungen und das Expertenwissen verschaffen den Hörern einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand und die zukünftigen Entwicklungen der Data Science.
Beste Episode:
"Was ist Data Science?" – In dieser Episode wird die Karriere von Dr. Xiao-Li Meng bis zu seiner Position als Gründungsherausgeber des Harvard Data Science Review nachgezeichnet. Außerdem werden Hörerfragen zum Einstieg in die Analysebranche und zur Bewertung von Datenzuverlässigkeit beantwortet. Dr. Meng teilt Einblicke aus seiner renommierten Karriere, um das Feld der Data Science für das Publikum näherzubringen.
Links zum Anhören:
Über die Gastgeber:
Xiao-Li Meng, Harvards Whipple V. N. Jones Professor und Chefredakteur des Harvard Data Science Review, ist eine Koryphäe in Statistik und Data Science. Liberty Vittert, tätig an der Washington University sowie der University of Glasgow, bringt Data Science in reale Anwendungsfelder und macht das Fachgebiet zugänglich. Ihre Expertise bietet tiefe Einblicke in praktische Anwendungen und Theorien der Datenwissenschaft.
17. The Banana Data Podcast mit Christopher Peter Makris und Triveni Gandhi
Zusammenfassung:
The Banana Data Podcast bietet einen frischen Blick auf alle Themen rund um Data Science – von ethischer KI bis zu den neuesten Branchentrends. Die Hosts Corey Strausman und Triveni Gandhi führen lebendige Gespräche mit Expert:innen und vermitteln Erkenntnisse mit Fokus auf den menschlichen Aspekt der Datenwissenschaft.
Das lernen Sie:
Ethische Implikationen von KI, praxisnahe Tipps aus der Datenwissenschaft und wie man die Herausforderungen bei der Einführung von KI und Machine Learning in realen Anwendungssituationen meistert.
Warum Sie reinhören sollten:
Der Podcast besticht durch seinen zugänglichen Ton und das Engagement, Datenwissenschaft ohne Vereinfachung verständlich zu machen – ideal für Anfänger und erfahrene Profis gleichermaßen.
Beste Episode:
„Methodology & Funktionality in Differing Data Science Roles“ – In dieser Folge spricht Emma Irwin mit über verschiedene Methoden und Arbeitsweisen in der Datenwissenschaft und beleuchtet ihre Rolle als Solutions Engineer bei Dataiku. Wer bei wichtigen Diskussionen rund um Data und KI informiert bleiben will, sollte den Banana Data Podcast auf Apple oder Spotify abonnieren.
Links zum Hören:
Über die Gastgeber:
Der neue Host Christopher Peter Makris, zusammen mit der erfahrenen Moderatorin Triveni Gandhi, verbindet Fachkompetenz in Data Science mit einer Leidenschaft für ethische KI. Damit sind sie bestens gewappnet, um die Vielschichtigkeit des Themas zu beleuchten.
- Finden Sie Christopher Peter Makris auf LinkedIn und Instagram
- Finden Sie Triveni Gandhi auf LinkedIn und X
Abonnieren Sie den The CTO Club Newsletter für weitere Ressourcen, Tool-Tests und Insights zu Big Data.
