W świecie danych, gdzie liczby i spostrzeżenia kształtują przyszłość, śledzenie najnowszych trendów i głosów jest niezwykle ważne. Właśnie tutaj pojawiają się podcasty — źródło informacji o wszystkim, co związane z dużymi zbiorami danych, dostępne w dowolnym miejscu i czasie. Świat podcastów pełen jest ekspertów, entuzjastów i pionierów, którzy chętnie dzielą się swoją wiedzą, doświadczeniami i przewidywaniami.
Niezależnie od tego, czy jesteś analitykiem danych, liderem biznesowym, czy po prostu ciekawą osobą, która chce zrozumieć, jak duże zbiory danych zmieniają nasz świat, znajdziesz podcast dla siebie. Od szczegółowych analiz analityki danych po swobodne rozmowy o wpływie danych na społeczeństwo — te podcasty łączą edukację, wiedzę i rozrywkę. Podłącz więc słuchawki, gdy przedstawiam najlepsze podcasty o dużych zbiorach danych, które sprawiają, że złożone zagadnienia stają się przystępne i angażujące dla każdego.
17 podcastów o dużych zbiorach danych
Posłuchaj tych podcastów o dużych zbiorach danych, aby poznać opinie ekspertów:
- Sceptyk danych z Kyle'em Polischem
- Nie takie standardowe odchylenia z Rogerem D. Pengiem i Hilary Parker
- Podcast o inżynierii danych z Tobiasem Maceyem
- Dane w kadrze z Adelem Nehme'em i Richiem Cottonem
- Supernauka o danych z Kirillem Eremenko
- Rozmowy o maszynach z Katherine Gorman i Neilem Lawrence'em
- Nauka o danych w domu z Francesco Gadaletą
- Podcast o AI w biznesie z Danielem Fagellą
- Upraszczanie danych z Alem Martinem
- Mniej lub więcej: kulisy statystyk z Timem Harfordem
- Podcast TWIML AI z Samem Charringtonem
- Podcast AI Today z Kathleen Walch i Ronaldem Schmelzerem
- Przetwarzanie danych z Derekiem Harrisem i Giną Fiedel
- Dyrektor ds. danych z Cindi Howson
- Salon nauki o danych z Anną Anisin
- Przegląd nauki o danych Harvardu z Xiao-Li Mengiem i Liberty Vittert
- Podcast Bananowe dane z Christopherem Peterem Makrisem i Triveni Gandhi
Przegląd najlepszych podcastów o dużych zbiorach danych
1. Sceptyk danych z Kyle'em Polischem
Podsumowanie:
Sceptyk danych w wyjątkowy sposób wyjaśnia duże zbiory danych, podcasty o nauce o danych i sztuczną inteligencję, koncentrując się na algorytmach, głębokim uczeniu oraz postępach w wizualizacji danych. Rozbija złożone tematy na zrozumiałe części, dzięki czemu jest przystępny zarówno dla początkujących, jak i ekspertów.
Czego się nauczysz:
Poznasz sposoby zastosowania nauki o danych w rzeczywistych sytuacjach, krytyczne podejście do twierdzeń statystycznych oraz podstawową wiedzę na temat uczenia maszynowego i technologii AI.
Dlaczego warto słuchać:
Kyle Polich łączy wywiady z ekspertami z wyjaśnieniami w formie krótkich odcinków, oferując całościowe spojrzenie na wpływ nauki o danych na różne branże.
Najlepszy odcinek:
„LLM-y do analizy danych” — w tym odcinku gościmy Amira Netza, starszego eksperta technicznego w firmie Microsoft i dyrektora ds. technologii Microsoft Fabric. Omawia on, jak firmy mogą korzystać z najnowszych narzędzi Microsoftu do analityki biznesowej.
Gdzie słuchać:
O prowadzącym:
Kyle Polich jest ekspertem w dziedzinie nauki o danych, który ma wykształcenie informatyczne i pasję do wykorzystywania danych w rozwiązywaniu problemów. Jego celem jest przybliżenie nauki o danych każdemu.
2. Niezbyt standardowe odchylenia z Rogerem D. Pengiem i Hilary Parker
Podsumowanie:
Niezbyt standardowe odchylenia przedstawia zabawną stronę analizy danych, koncentrując się na tym, jak statystyka wpływa na wszystko, co nas otacza. Roger D. Peng i Hilary Parker prowadzą lekką, swobodną rozmowę na temat nauki o danych.
Czego się nauczysz:
Podcast obejmuje tematy od metodologii analizy danych po najnowsze wiadomości ze świata nauki o danych, cały czas koncentrując się na tym, jak statystyka wpływa na nasze codzienne życie.
Dlaczego warto słuchać:
Jeśli szukasz połączenia edukacji i rozrywki w obszarze nauki o danych, to podcast dla ciebie. Prowadzący dzielą się rozległą wiedzą, nie traktując siebie zbyt poważnie.
Najlepszy odcinek:
„Wielka strategia sztucznej inteligencji” - Hilary i Roger rozmawiają o Pythonie w programie Excel, układaniu kostki na czas i wielkiej strategii dotyczącej broni wykorzystującej sztuczną inteligencję.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Roger D. Peng jest profesorem w Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, a Hilary Parker jest analityczką danych w branży technologicznej. Wspólnie oferują bogate doświadczenie i wyjątkową perspektywę na dziedzinę nauki o danych.
- Znajdź Rogera D. Penga na platformach LinkedIn, X i Github
- Znajdź Hilary Parker na platformach LinkedIn i X
Have an account? Log In
3. Podcast o inżynierii danych z Tobiasem Maceym
Podsumowanie:
Podcast o inżynierii danych to szczegółowe omówienie umiejętności technicznych i projektów związanych z inżynierią danych. Tobias Macey przeprowadza wywiady z profesjonalistami z branży, aby przybliżyć wyzwania i sukcesy związane z zarządzaniem danymi.
Czego się nauczysz:
Zawiłości budowania i utrzymywania potoków danych, przechowywania danych oraz najlepszych praktyk w zakresie architektury.
Dlaczego warto słuchać:
Ten podcast jest idealny dla osób, które chcą zrozumieć zaplecze nauki o danych — kluczową pracę inżynierów danych, która umożliwia analitykom danych i specjalistom ds. danych wykonywanie ich pracy.
Najlepszy odcinek:
„Zasady nowoczesnej platformy danych klientów” - W tym odcinku Tasso Argyros, dyrektor generalny ActionIQ, omawia ewolucję baz danych i architektur analitycznych, koncentrując się na zarządzaniu danymi klientów. Przedstawia najważniejsze zmiany technologiczne oraz sposób, w jaki chmurowe hurtownie danych usprawniają budowanie kompleksowych doświadczeń dla użytkowników końcowych za pośrednictwem nowoczesnej platformy danych klientów (CDP).
Linki do słuchania:
O prowadzącym:
Tobias Macey to doświadczony inżynier danych z doświadczeniem w wielu branżach. Dzieli się swoją rozległą wiedzą techniczną i spostrzeżeniami dotyczącymi branży, przedstawiając złożone tematy w przystępny i angażujący sposób.
4. DataFramed z Adelem Nehme i Richiem Cottonem
Podsumowanie:
DataFramed porusza tematykę nauki o danych, zapraszając czołowych liderów branży do rozmów o najnowszych trendach w analityce danych oraz umiejętnościach potrzebnych do odniesienia sukcesu w dziedzinie nauki o danych.
Czego się nauczysz:
Praktycznych porad dotyczących projektów z zakresu nauki o danych, informacji o trendach w analityce danych oraz kluczowych umiejętności dla specjalistów ds. danych.
Dlaczego warto słuchać:
Prowadzący łączą wyjątkową wiedzę i entuzjazm w dyskusjach, dzięki czemu złożone tematy stają się przystępne i angażujące dla słuchaczy na każdym poziomie zaawansowania.
Najlepszy odcinek:
„Trendy i prognozy dotyczące danych na 2024 rok z dyrektorem generalnym i operacyjnym DataCamp, Jo Cornelissenem i Martijnem Theuwissenem” – W tym odcinku DataFramed goście omawiają znaczący rozwój generatywnej AI w 2023 roku, jej zastosowania oraz zmieniające się trendy w nauce o danych i AI. Analizują konsekwencje dla DataCamp, rozwoju umiejętności oraz przyszłości danych i AI w 2024 roku, w tym języków programowania, nowych ról i rynku pracy.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Adel Nehme, popularyzator nauki o danych, specjalizuje się w łączeniu teoretycznych i praktycznych aspektów nauki o danych, dzięki czemu złożone pojęcia stają się przystępne dla szerokiego grona odbiorców. Richie Cotton, znany ze swojej wiedzy w dziedzinie statystyki i opowiadania historii na podstawie danych, koncentruje się na wyjaśnianiu analizy danych i programowania, wzbogacając społeczność zajmującą się nauką o danych o angażujące treści edukacyjne.
5. SuperDataScience z Jonem Krohnem
Podsumowanie:
SuperDataScience oferuje słuchaczom wgląd w szeroką dziedzinę nauki o danych – od analityki po AI – prezentując wywiady z czołowymi ekspertami i informacje o najnowszych osiągnięciach.
Czego się nauczysz:
Szerokiego zakresu tematów, w tym uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji oraz porad dotyczących kariery dla specjalistów zajmujących się nauką o danych.
Dlaczego warto słuchać:
Pasja Jona Krohna do nauki o danych jest wyraźnie widoczna, gdy omawia różnorodne zagadnienia, dzięki czemu ten podcast jest obowiązkową pozycją dla osób zainteresowanych przyszłością tej dziedziny.
Najlepszy odcinek:
„Nauka o danych dla czystej energii z Emily Pastewką” – Ten odcinek omawia wpływ AI na podejmowanie inteligentnych decyzji dotyczących energii, tworzenie inteligentnej sieci energetycznej oraz szeroki wachlarz specjalistów potrzebnych do wdrażania rozwiązań w zakresie danych dla czystych technologii.
Linki do słuchania:
O prowadzącym:
Jon Krohn jest cenionym ekspertem w dziedzinie głębokiego uczenia i sztucznej inteligencji, łączącym solidne wykształcenie akademickie z praktycznym doświadczeniem w branży. Jako prowadzący doskonale wyjaśnia złożone koncepcje związane ze sztuczną inteligencją, przedstawiając je w przystępny sposób i udostępniając najnowocześniejsze technologie szerokiemu gronu odbiorców.
6. Rozmowy maszyn z Katherine Gorman i Neilem Lawrence’em
Podsumowanie:
Rozmowy maszyn demistyfikują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, oferując dogłębne omówienia aspektów technicznych, kwestii etycznych oraz przyszłości tych technologii.
Czego się dowiesz:
O technicznych podstawach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, kwestiach etycznych związanych ze sztuczną inteligencją oraz przewidywaniach dotyczących przyszłości tej dziedziny.
Dlaczego warto słuchać:
Katherine Gorman i Neil Lawrence łączą wywiady z ekspertami z wnikliwą analizą, tworząc kompleksowy obraz świata sztucznej inteligencji.
Najlepszy odcinek:
„Pomysły oparte na danych i praktyczna ochrona prywatności” - W tym odcinku rozmawiają o znaczeniu przypisywania autorstwa danym, odpowiadają na pytanie słuchacza dotyczące staży i płatnych stanowisk, a także rozmawiają z Mattem Kusnerem z instytutu Alana Turinga — brytyjskiego narodowego instytutu nauki o danych i sztucznej inteligencji.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Katherine Gorman jest doświadczoną dziennikarką specjalizującą się w technologii i nauce, natomiast Neil Lawrence jest profesorem uczenia maszynowego, posiadającym rozległą wiedzę na temat wpływu sztucznej inteligencji.
7. Nauka o danych w domu z Francesco Gadaletą
Podsumowanie:
Nauka o danych w domu zabiera słuchaczy w samo centrum nauki o danych, przedstawiając złożone koncepcje w przystępny i angażujący sposób. Francesco Gadaleta omawia najnowsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i nauki o danych z perspektywy domowego środowiska pracy.
Czego się dowiesz:
O technikach i narzędziach stosowanych w nauce o danych, kwestiach etycznych związanych ze sztuczną inteligencją oraz praktycznych zastosowaniach uczenia maszynowego w codziennym życiu.
Dlaczego warto słuchać:
Przystępny styl Francesco i wnikliwa analiza sprawiają, że ten podcast jest idealny dla osób, które chcą włączyć koncepcje nauki o danych do swojego życia osobistego i zawodowego.
Najlepszy odcinek:
„Rewolucja otwartego oprogramowania: odkupienie AI w nauce o danych” - Zanurz się w świecie podcastu Data Science at Home w naszym najnowszym odcinku, w którym badamy dynamiczną relację między sztuczną inteligencją a odkupieniem oprogramowania open source.
Linki do odsłuchania:
O prowadzącym:
Francesco Gadaleta jest naukowcem zajmującym się danymi i badaczem sztucznej inteligencji, którego pasją jest udostępnianie nauki o danych szerszemu gronu odbiorców. Łączy wiedzę techniczną z umiejętnością jasnego komunikowania się.
8. Podcast o sztucznej inteligencji w biznesie z Danielem Faggellą
Podsumowanie:
Podcast o sztucznej inteligencji w biznesie koncentruje się na praktycznych zastosowaniach sztucznej inteligencji w firmach, oferując opinie liderów branży na temat tego, jak technologie AI mogą transformować działalność i strategię.
Czego się nauczysz:
Studia przypadków wdrażania sztucznej inteligencji w różnych branżach, strategie integrowania AI z procesami biznesowymi oraz spojrzenie na przyszłe trendy związane ze sztuczną inteligencją.
Dlaczego warto słuchać:
Daniel Faggella wnosi bogatą wiedzę i rozległą sieć ekspertów, oferując bezcenne spostrzeżenia liderom biznesu i przedsiębiorcom.
Najlepszy odcinek:
„Budowanie opartego na danych mechanizmu wejścia na rynek w handlu detalicznym” -
W tym odcinku Michael Tambe, dyrektor ds. nauki o danych w obszarze Scaled Insight w Amazon Ads, dzieli się swoją drogą jako lider nauki o danych w czołowych firmach, takich jak Amazon Ads i LinkedIn, opowiadając się za stworzeniem „opartego na danych mechanizmu wejścia na rynek”. Omawia wyzwania i możliwości związane z nowymi technologiami AI z Matthew DeMello, starszym redaktorem Emerj, a także dzieli się spostrzeżeniami na temat gotowości do wdrożenia AI i strategii z Emerj Plus.
Linki do odsłuchania:
O prowadzącym:
Daniel Faggella jest założycielem Emerj Artificial Intelligence Research i ekspertem w dziedzinie biznesowych zastosowań sztucznej inteligencji. Jego celem jest pomaganie firmom w wykorzystywaniu AI do uzyskania przewagi konkurencyjnej.
9. Upraszczanie danych z Alem Martinem
Podsumowanie:
Upraszczanie danych oferuje interesujące spojrzenie na to, jak dane wpływają na nasze decyzje, firmy i trendy technologiczne. Al Martin z łatwością porusza się po złożonych tematach, czyniąc je przystępnymi dla szerokiego grona odbiorców.
Czego się nauczysz:
Spostrzeżenia dotyczące strategii danych, analityki oraz wpływu danych na biznes i technologię.
Dlaczego warto słuchać:
Praktyczne podejście Ala Martina demistyfikuje pojęcia związane z danymi, dzięki czemu ten podcast jest cennym źródłem wiedzy dla profesjonalistów, którzy chcą wykorzystywać dane w swojej pracy.
Najlepszy odcinek:
„Ed Anuff, CPO w DataStax — rozmawiamy o przyszłości baz danych z AI i generatywną AI” - W tym odcinku Ed Anuff, CPO w DataStax i weteran branży, który pełnił również funkcje w Google, Apigee, Six Apart, Vignette, Epicentric i Wired, zagłębia się w przyszłość baz danych powiązaną z technologiami AI i generatywnej AI.
Linki do odsłuchania:
O prowadzącym:
Al Martin to doświadczony lider w dziedzinie danych i analityki, obecnie pełniący funkcję wiceprezesa w IBM. Jego wiedza i angażujący styl wypowiedzi sprawiają, że jest cenionym ekspertem w społeczności związanej z danymi.
10. Więcej lub mniej: kulisy statystyk z Timem Harfordem
Podsumowanie:
Więcej lub mniej: kulisy statystyk przygląda się statystykom, które otaczają nas w codziennym życiu i pojawiają się w wiadomościach, demistyfikując liczby oraz ich interpretacje. Tim Harford krytycznie analizuje sposób, w jaki statystyki kształtują nasze rozumienie świata.
Czego się dowiesz:
Prawdy kryjącej się za wprowadzającymi w błąd statystykami, sposobów prawidłowej interpretacji danych oraz wpływu statystyk na opinię publiczną i politykę.
Dlaczego warto słuchać:
Wnikliwa analiza i jasne wyjaśnienia Tima Harforda sprawiają, że złożone pojęcia statystyczne stają się przystępne, rozwijając umiejętność krytycznej oceny informacji.
Najlepszy odcinek:
„Cyfrowe „roboty” odblokowujące dane medyczne” - W tym odcinku profesor Ben Goldacre omawia OpenSAFELY — system zaprojektowany w celu ochrony prywatności w dużych zbiorach danych medycznych, który jednocześnie wykorzystuje te dane do ulepszania metod leczenia i polityki zdrowotnej, korzystając ze specjalistycznego kodu komputerowego „robota”.
Linki do odsłuchania:
O prowadzącym:
Tim Harford jest ekonomistą, dziennikarzem i prezenterem znanym ze swojej umiejętności wyjaśniania złożonych pojęć ekonomicznych w przystępny i angażujący sposób.
11. Podcast AI TWIML z Samem Charringtonem
Podsumowanie:
Podcast AI TWIML przedstawia słuchaczom najnowsze przełomowe osiągnięcia i trendy w dziedzinie AI oraz uczenia maszynowego, oferując wywiady z czołowymi badaczami i specjalistami z branży.
Czego się dowiesz:
Najnowocześniejszych osiągnięć w dziedzinie AI i uczenia maszynowego, praktycznych zastosowań technologii AI oraz perspektyw dotyczących przyszłości badań nad AI.
Dlaczego warto słuchać:
Rozległa wiedza Sama Charringtona i jego sieć ekspertów zapewniają słuchaczom kompleksowy obraz świata AI, dzięki czemu jest to obowiązkowa pozycja dla każdego, kto interesuje się tą dziedziną.
Najlepszy odcinek:
„Agenci AI i integracja danych z GPT i LLaMa z Jerrym Liu” - W tym odcinku Jerry Liu, współzałożyciel i dyrektor generalny Llama Index, analizuje sposoby usprawniania podejmowania decyzji poprzez integrację zewnętrznych danych z zaawansowanymi modelami językowymi, a także omawia optymalizację złożonych zapytań dotyczących danych, tworzenie podsumowań, wyszukiwanie semantyczne i udoskonalanie wyników modeli językowych.
Linki do słuchania:
O prowadzącym:
Sam Charrington jest analitykiem chmury obliczeniowej i big data, który został popularyzatorem AI i uczenia maszynowego. Jest założycielem TWIML (Ten tydzień w uczeniu maszynowym i AI) i pasjonuje się udostępnianiem technologii AI w przystępnej i zrozumiałej formie.
12. Podcast AI Today z Kathleen Walch i Ronaldem Schmelzerem
Podsumowanie:
Podcast AI Today rzuca światło na praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji, analizując, w jaki sposób technologia AI zmienia branże, rządy i społeczeństwo.
Czego się dowiesz:
Podcast omawia przypadki wykorzystania AI, strategie AI oraz sposoby wdrażania AI w różnych sektorach.
Dlaczego warto słuchać:
Kathleen Walch i Ronald Schmelzer wykorzystują swoją wiedzę z zakresu strategii i analiz AI, aby zapewnić słuchaczom jasne zrozumienie tego, jak technologie AI kształtują przyszłość.
Najlepszy odcinek:
„Podcast AI Today: Kluczowe umiejętności w zakresie AI i danych potrzebne kierownikom projektów AI” - W tym odcinku skupiono się na skoncentrowanym na danych charakterze projektów AI, podkreślając, że dane stanowią podstawę sztucznej inteligencji. Zwrócono uwagę na konieczność wykraczania przez kierowników projektów AI poza tradycyjne umiejętności zarządzania projektami i uwzględniania specjalistycznej wiedzy potrzebnej do zarządzania harmonogramami, zasobami i zespołami w celu osiągania celów organizacji.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Kathleen Walch i Ronald Schmelzer są współzałożycielami Cognilytica, firmy zajmującej się badaniami i doradztwem w dziedzinie AI. Są uznanymi ekspertami w zakresie technologii AI i uczenia maszynowego.
13. Analiza danych z Wilco Van Ginkelem, Colinem Westem i Remi Gould
Podsumowanie:
Data Crunch przedstawia innowacyjne sposoby wykorzystywania nauki o danych i analityki, w tym algorytmów w języku Python, do rozwiązywania poważnych problemów w różnych branżach. Wilco Van Ginkel, Colin West i Remi Gould prowadzą rozmowy ze specjalistami ds. nauki o danych oraz liderami biznesu, aby odkrywać wpływ analityki danych.
Czego się nauczysz:
Jak podejmowanie decyzji na podstawie danych zmienia firmy, jak wyglądają innowacyjne projekty z zakresu nauki o danych oraz jaka jest przyszłość analityki w różnych dziedzinach.
Dlaczego warto słuchać:
Podcast przedstawia praktyczne przykłady i historie ilustrujące potęgę analityki, dzięki czemu jest doskonałym źródłem wiedzy dla osób, które chcą zrozumieć rzeczywisty wpływ nauki o danych.
Najlepszy odcinek:
„Nadążanie za nieustannie zmieniającym się światem danych” – w tym odcinku podcastu Data Crunch, odcinek 12 przedstawia Sanjeeva Mohana, byłego wiceprezesa ds. badań w firmie Gartner, a obecnie doradcę w zakresie chmury, big data i analityki. Prowadzi on wnikliwą dyskusję na temat szerokiego zakresu nauki o danych i udziela osobistych porad dotyczących rozpoczęcia kariery w tej dziedzinie. Gospodarze Colin West, specjalista ds. nauki o danych, oraz Remi Gould, analityczka danych, prowadzą szeroką rozmowę o intrygujących aspektach danych.
Linki do słuchania:
O gospodarzu:
Wilco Van Ginkel jest ekspertem ds. cyberbezpieczeństwa i prywatności danych, znanym z kierowania projektami opartymi na danych. Colin West, specjalista ds. nauki o danych, doskonale analizuje złożone zbiory danych i przedstawia wnioski, natomiast Remi Gould, analityczka danych, specjalizuje się w przekształcaniu danych w użyteczne informacje. Ich różnorodne kompetencje zapewniają całościowy obraz praktycznych i strategicznych aspektów danych.
- Znajdź Wilco Van Ginkela na LinkedInie
- Znajdź Colina Westa na LinkedInie
- Znajdź Remi Gould na LinkedInie
14. Szef danych z Cindi Howson
Podsumowanie:
Szef danych koncentruje się na świecie analityki danych, oferując spostrzeżenia Cindi Howson i innych czołowych specjalistów ds. danych. Podcast skupia się na tym, jak liderzy ds. danych mogą wpływać na wyniki biznesowe i budować kulturę opartą na danych.
Czego się nauczysz:
Strategii kierowania organizacją opartą na danych, informacji o trendach w analityce danych oraz najlepszych praktyk stosowanych przez liderów branży.
Dlaczego warto słuchać:
Cindi Howson wnosi do rozmowy swoje bogate doświadczenie i wiedzę, oferując praktyczne porady zarówno specjalistom ds. danych, jak i liderom biznesu.
Najlepszy odcinek:
„Trzy książki o danych i analityce, które trzeba przeczytać, z dr Barb Wixom, Vinem Vashishtą i Ashą Saxeną” – w tym odcinku Cindi omawia trzy najciekawsze rekomendacje książkowe dla liderów ds. danych i analityki oraz rozmawia z dr Barb Wixom, autorką książki „Dane to sprawa każdego”, Vinem Vashishtą, autorem książki „Od danych do zysku”, i Ashą Saxeną, autorką książki „Czynnik AI”.
Linki do słuchania:
O prowadzącej:
Cindi Howson jest dyrektorką ds. strategii danych w ThoughtSpot i ma wieloletnie doświadczenie w obszarze danych i analityki. Wcześniej pracowała jako analityczka w firmie Gartner i jest autorką kilku książek o analityce biznesowej i danych.
More Articles
15. Podcast Data Science Salon z Anną Anisin
Podsumowanie:
Podcast Data Science Salon gromadzi ekspertów branżowych i praktyków, którzy omawiają najważniejsze wyzwania i możliwości związane z nauką o danych i uczeniem maszynowym. Prowadzone przez Annę Anisin rozmowy dotyczą trendów, technologii i przyszłości nauki o danych w różnych sektorach.
Czego się nauczysz:
Informacje na temat najnowszych trendów w nauce o danych, skutecznych strategii uczenia maszynowego oraz rzeczywistych zastosowań technologii danych w różnych branżach.
Dlaczego warto słuchać:
Doświadczenie Anny Anisin w organizowaniu wydarzeń poświęconych nauce o danych oraz jej sieć kontaktów wśród profesjonalistów zapewniają słuchaczom wyjątkową perspektywę na kierunek rozwoju tej dziedziny i sposoby radzenia sobie z jej złożonością.
Najlepszy odcinek:
„Tworzenie produktów danych z Solomonem Kahnem” – W tym odcinku Q McCallum przeprowadza wywiad z Solomonem Kahnem na temat jego startupu Delivery Layer, podkreślając niewykorzystaną wartość danych opuszczających firmę. Rozmówcy omawiają wyjątkowe wyzwania związane z tworzeniem produktów danych, opierając się na bogatym doświadczeniu Kahna i wnioskach płynących z rozwoju dziedziny danych.
Gdzie słuchać:
O prowadzącej:
Anna Anisin jest założycielką i dyrektorką generalną Formulated.by. Wykorzystuje bogate doświadczenie w dziedzinie nauki o danych i organizacji wydarzeń, aby rozwijać społeczność profesjonalistów zajmujących się danymi.
16. Przegląd nauki o danych Harvardu z Xiao-Li Meng i Liberty Vittert
Podsumowanie:
Przegląd nauki o danych Harvardu prezentuje interdyscyplinarne podejście do rozległego świata nauki o danych, oferując rozmowy z liderami opinii, badaczami i praktykami na temat najnowszych osiągnięć, wyzwań i przełomów w tej dziedzinie.
Czego się nauczysz:
Podcast obejmuje szeroki zakres tematów, w tym kwestie etyczne w nauce o danych, innowacyjne wyniki badań oraz wpływ nauki o danych na społeczeństwo.
Dlaczego warto słuchać:
Różnorodność głosów i eksperckich spostrzeżeń zapewnia słuchaczom kompleksowy obraz obecnego stanu nauki o danych i jej przyszłych kierunków rozwoju.
Najlepszy odcinek:
„Czym jest nauka o danych?” – W tym odcinku przedstawiono drogę dr Xiao-Li Meng do objęcia stanowiska pierwszej redaktorki naczelnej Przeglądu nauki o danych Harvardu, a także odpowiedzi na pytania słuchaczy dotyczące rozpoczęcia kariery w analityce i oceny wiarygodności danych. Omówiono doświadczenia z cenionej kariery dr Meng, aby przybliżyć słuchaczom dziedzinę nauki o danych i rozwiać związane z nią wątpliwości.
Gdzie słuchać:
O prowadzących:
Xiao-Li Meng, profesor Whipple V. N. Jones na Uniwersytecie Harvarda i redaktor naczelny Harvard Data Science Review, specjalizuje się w statystyce i nauce o danych. Liberty Vittert, związana z Washington University i University of Glasgow, stosuje naukę o danych do rozwiązywania rzeczywistych problemów, przybliżając tę dziedzinę szerokiemu gronu odbiorców. Ich wiedza zapewnia dogłębny wgląd w praktyczne zastosowania i teorie nauki o danych.
- Znajdź Xiao-Li Meng na platformach LinkedIn i X
- Znajdź Liberty Vittert na platformach LinkedIn, X i Instagram
17. Podcast Banana Data z Christopherem Peterem Makrisem i Triveni Gandhi
Podsumowanie:
Podcast Banana Data przedstawia świeże spojrzenie na wszystkie aspekty nauki o danych — od etycznej AI po najnowsze trendy w branży. Prowadzący Corey Strausman i Triveni Gandhi prowadzą ożywione rozmowy z ekspertami, dzieląc się spostrzeżeniami i koncentrując się na ludzkim wymiarze nauki o danych.
Czego się nauczysz:
Etycznych konsekwencji AI, praktycznych wskazówek dotyczących nauki o danych oraz sposobów radzenia sobie z wyzwaniami związanymi z wdrażaniem AI i uczenia maszynowego w rzeczywistych scenariuszach.
Dlaczego warto słuchać:
Podcast wyróżnia się przystępnym tonem i zaangażowaniem w wyjaśnianie nauki o danych bez nadmiernych uproszczeń, dzięki czemu doskonale nadaje się zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych specjalistów.
Najlepszy odcinek:
„Metodologia i funkcjonalność w różnych rolach związanych z nauką o danych” — W tym odcinku Emma Irwin dołącza do rozmowy, aby szczegółowo omówić różne metodologie i funkcjonalności w dziedzinie nauki o danych, przedstawiając swoją rolę inżynierki ds. rozwiązań w Dataiku. Aby być na bieżąco z ważnymi dyskusjami dotyczącymi danych i AI, słuchacze są zachęcani do subskrybowania Podcastu Banana Data w serwisach Apple lub Spotify.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Nowy prowadzący Christopher Peter Makris wraz z doświadczoną prowadzącą Triveni Gandhi łączą wiedzę z zakresu nauki o danych z pasją do etycznej AI, dzięki czemu są doskonale przygotowani do zgłębiania złożoności tej dziedziny.
- Znajdź Christophera Petera Makrisa na platformach LinkedIn i Instagram
- Znajdź Triveni Gandhi na platformach LinkedIn i X
Subskrybuj newsletter The CTO Club aby otrzymywać więcej zestawień zasobów, recenzji narzędzi i informacji o big data.
