W świecie danych, w którym liczby i spostrzeżenia kształtują przyszłość, śledzenie najnowszych trendów i opinii jest niezwykle ważne. Właśnie tutaj z pomocą przychodzą podcasty — źródło informacji o wszystkim, co związane z big data, dostępne zawsze i wszędzie. Świat podcastów jest pełen 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 świata osobą, która chce zrozumieć, jak big data zmienia nasz świat, znajdziesz podcast dla siebie. Od szczegółowych analiz dotyczących analityki danych po swobodne rozmowy o wpływie danych na społeczeństwo — te podcasty łączą edukację, wiedzę i rozrywkę. Załóż więc słuchawki, a ja przedstawię najlepsze podcasty o big data, dzięki którym złożone pojęcia stają się przystępne i interesujące dla każdego.
17 podcastów o big data
Posłuchaj tych podcastów o big data, aby poznać opinie ekspertów:
- Sceptyk danych z Kyle’em Polichiem
- Nie takie standardowe odchylenia z Rogerem D. Pengiem i Hilary Parker
- Podcast o inżynierii danych z Tobiasem Maceyem
- Dane w ramce z Adelem Nehme i Richiem Cottonem
- Supernauka o danych z Kirillem Eremenką
- 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 Faggellą
- Upraszczanie danych z Alem Martinem
- Mniej więcej: kulisy statystyk z Timem Harfordem
- Podcast AI TWIML z Samem Charringtonem
- Podcast AI Today z Kathleen Walch i Ronaldem Schmelzerem
- Data Crunch z Derekiem Harrisem i Giną Fiedel
- Szef 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 big data
1. Sceptyk danych z Kyle’em Polichiem
Podsumowanie:
Sceptyk danych prezentuje wyjątkowe podejście do wyjaśniania zagadnień związanych z big data, podcastami o nauce o danych i sztuczną inteligencją, koncentrując się na algorytmach, głębokim uczeniu oraz postępach w wizualizacji danych. Złożone tematy są dzielone na zrozumiałe fragmenty, dzięki czemu podcast jest przystępny zarówno dla początkujących, jak i ekspertów.
Czego się nauczysz:
Poznasz sposoby stosowania nauki o danych w rzeczywistych sytuacjach, rozwiniesz krytyczne myślenie na temat twierdzeń statystycznych oraz zdobędziesz podstawową wiedzę o uczeniu maszynowym i technologiach AI.
Dlaczego warto słuchać:
Kyle Polich łączy wywiady z ekspertami z wyjaśnieniami w krótkich odcinkach, oferując wszechstronne spojrzenie na wpływ nauki o danych na różne branże.
Najlepszy odcinek:
„LLM-y do analizy danych” — W tym odcinku gościmy Amira Netza, głównego specjalistę technicznego w firmie Microsoft i dyrektora ds. technologii Microsoft Fabric. Omawia on, jak firmy mogą wykorzystywać najnowsze narzędzia Microsoftu do analityki biznesowej.
Linki do słuchania:
O prowadzącym:
Kyle Polich jest ekspertem w dziedzinie nauki o danych, ma wykształcenie informatyczne i pasjonuje się wykorzystywaniem danych do rozwiązywania problemów. Jego celem jest przybliżenie nauki o danych każdemu.
2. Nie całkiem standardowe odchylenia z Rogerem D. Pengiem i Hilary Parker
Podsumowanie:
Nie całkiem standardowe odchylenia przedstawia zabawną stronę analizy danych, koncentrując się na tym, jak statystyka wpływa na wszystko wokół nas. Roger D. Peng i Hilary Parker prowadzą rozmowę o nauce o danych w lekkim, swobodnym tonie.
Czego się nauczysz:
Podcast obejmuje tematy od metodologii analizy danych po najnowsze wiadomości ze świata nauki o danych, niezmiennie skupiając się na tym, jak statystyka wpływa na nasze codzienne życie.
Dlaczego warto słuchać:
Jeśli szukasz połączenia edukacji i rozrywki w obszarze nauki o danych, ten podcast jest dla Ciebie. Prowadzący dzielą się rozległą wiedzą, nie traktując siebie zbyt poważnie.
Najlepszy odcinek:
„Wielka strategia AI” - Hilary i Roger rozmawiają o Pythonie w Excelu, biciu rekordów w układaniu kostki Rubika z wykorzystaniem danych oraz wielkiej strategii dotyczącej broni AI.
Linki do odsłuchania:
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.
Have an account? Log In
3. Podcast o inżynierii danych z Tobiasem Maceyem
Podsumowanie:
Podcast o inżynierii danych to dogłębne spojrzenie na umiejętności techniczne i projekty związane 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 najlepsze praktyki dotyczące architektury.
Dlaczego warto słuchać:
Ten podcast jest idealny dla osób, które chcą zrozumieć zaplecze nauki o danych — kluczową pracę inżynierów danych, dzięki której analitycy danych i naukowcy zajmujący się danymi mogą działać skutecznie.
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 to, jak chmurowe hurtownie danych usprawniają tworzenie kompleksowych doświadczeń dla użytkowników końcowych za pośrednictwem nowoczesnej platformy danych klientów (CDP).
Linki do odsłuchania:
O prowadzącym:
Tobias Macey to doświadczony inżynier danych z doświadczeniem w wielu branżach. Dzieli się swoją rozległą wiedzą techniczną i spostrzeżeniami branżowymi, przedstawiając złożone tematy w przystępny i angażujący sposób.
4. DataFramed z Adelem Nehme i Richiem Cottonem
Podsumowanie:
DataFramed zajmuje się światem nauki o danych, rozmawiając z czołowymi liderami branży o najnowszych osiągnięciach w analityce danych, trendach oraz umiejętnościach potrzebnych do rozwoju w dziedzinie nauki o danych.
Czego się nauczysz:
Praktycznych porad dotyczących projektów z zakresu nauki o danych, spostrzeżeń na temat trendów w analityce danych oraz niezbędnych umiejętności dla analityków danych.
Dlaczego warto słuchać:
Prowadzący łączą wyjątkową wiedzę z entuzjazmem podczas dyskusji, 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 dyrektorem operacyjnym DataCamp, Jo Cornelissenem i Martijnem Theuwissenem” – W tym odcinku DataFramed goście omawiają znaczący rozwój generatywnej sztucznej inteligencji w 2023 roku, jej zastosowania oraz ewoluujące trendy w nauce o danych i sztucznej inteligencji. Analizują konsekwencje dla DataCamp, rozwoju umiejętności oraz przyszłości danych i sztucznej inteligencji w 2024 roku, w tym języki programowania, nowe role i rynek pracy.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Adel Nehme, popularyzator nauki o danych, specjalizuje się w łączeniu teoretycznych i praktycznych aspektów nauki o danych, przedstawiając złożone koncepcje szerokiemu gronu odbiorców w przystępny sposób. Richie Cotton, znany ze swojej wiedzy z zakresu 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 sztuczną inteligencję — prezentując wywiady z czołowymi ekspertami i omawiając najnowsze osiągnięcia.
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 widoczna w jego podejściu do różnorodnych tematów, dzięki czemu ten podcast to obowiązkowa pozycja dla osób zainteresowanych przyszłością tej dziedziny.
Najlepszy odcinek:
„Nauka o danych dla czystej energii z Emily Pastewką” – Ten odcinek omawia wpływ sztucznej inteligencji na inteligentne wybory energetyczne, tworzenie inteligentnej sieci energetycznej oraz szeroki wachlarz specjalistów potrzebnych do wprowadzenia w życie rozwiązań opartych na danych dla czystych technologii.
Linki do słuchania:
O prowadzącym:
Jon Krohn jest ceniony za swoją wiedzę z zakresu głębokiego uczenia i sztucznej inteligencji, łącząc solidne wykształcenie akademickie z praktycznym doświadczeniem w branży. Jako prowadzący doskonale radzi sobie z wyjaśnianiem złożonych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją w przystępny sposób, dzięki czemu najnowocześniejsze technologie stają się dostępne dla szerokiego grona odbiorców.
6. Rozmowy o maszynach z Katherine Gorman i Neilem Lawrence’em
Podsumowanie:
Rozmowy o maszynach wyjaśniają tajniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, oferując wnikliwe omówienia aspektów technicznych, kwestii etycznych oraz przyszłości tych technologii.
Czego się nauczysz:
Podstaw technicznych sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, kwestii etycznych związanych ze sztuczną inteligencją oraz prognoz 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 możliwe do wdrożenia rozwiązania w zakresie prywatności” - W tym odcinku rozmawiają o znaczeniu przypisywania autorstwa danych, odpowiadają na pytanie słuchacza dotyczące staży i stanowisk wynagradzanych oraz rozmawiają z Mattem Kusnerem z Instytutu Alana Turinga, czyli brytyjskiego krajowego instytutu zajmującego się nauką o danych i sztuczną inteligencją.
Linki do słuchania:
O prowadzących:
Katherine Gorman jest doświadczoną dziennikarką specjalizującą się w technologii i nauce, natomiast Neil Lawrence jest profesorem uczenia maszynowego, który posiada głęboką 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 serce 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 pracy w domu.
Czego się nauczysz:
Technik i narzędzi stosowanych w nauce o danych, kwestii etycznych związanych ze sztuczną inteligencją oraz praktycznych zastosowań uczenia maszynowego w codziennym życiu.
Dlaczego warto słuchać:
Przystępny styl Francesco i jego dogłębne analizy sprawiają, że ten podcast jest idealny dla osób, które chcą włączyć koncepcje związane z nauką o danych do swojego życia osobistego i zawodowego.
Najlepszy odcinek:
„Rewolucja open source: odkupienie sztucznej inteligencji w nauce o danych” - Zanurz się w świecie podcastu Data Science w domu wraz z naszym najnowszym odcinkiem, w którym badamy dynamiczną relację między sztuczną inteligencją a odkupieniem oprogramowania open source.
Linki do słuchania:
O prowadzącym:
Francesco Gadaleta jest specjalistą ds. nauki o danych i badaczem sztucznej inteligencji, którego pasją jest udostępnianie wiedzy z zakresu nauki o danych szerszemu gronu odbiorców. Łączy wiedzę techniczną z umiejętnością jasnej komunikacji.
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 spostrzeżenia liderów branży na temat tego, jak technologia sztucznej inteligencji może zmieniać działalność operacyjną i strategię.
Czego się dowiesz:
Studia przypadków wdrażania sztucznej inteligencji w różnych branżach, strategie integrowania sztucznej inteligencji z procesami biznesowymi oraz przewidywania dotyczące przyszłych trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Dlaczego warto słuchać:
Daniel Faggella wnosi ogromną wiedzę i rozległą sieć ekspertów, oferując bezcenne spostrzeżenia liderom biznesu i przedsiębiorcom.
Najlepszy odcinek:
„Budowanie opartego na danych silnika wejścia na rynek w handlu detalicznym” -
W tym odcinku Michael Tambe, dyrektor ds. nauki o skalowalnych analizach w Amazon Ads, opowiada o swojej drodze jako lidera nauki o danych w czołowych firmach, takich jak Amazon Ads i LinkedIn, oraz zachęca do stworzenia „opartego na danych silnika wejścia na rynek”. W rozmowie z Matthew DeMello, starszym redaktorem Emerj, omawia wyzwania i możliwości związane z nowymi technologiami sztucznej inteligencji, a także przedstawia spostrzeżenia z Emerj Plus dotyczące gotowości na sztuczną inteligencję i strategii.
Linki do słuchania:
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 sztucznej inteligencji do uzyskiwania przewagi konkurencyjnej.
9. Upraszczanie danych z Alem Martinem
Podsumowanie:
Upraszczanie danych przedstawia w przystępny sposób, jak dane wpływają na nasze decyzje, firmy i trendy technologiczne. Al Martin z łatwością porusza złożone tematy, czyniąc je dostępnymi dla szerokiego grona odbiorców.
Czego się dowiesz:
Spostrzeżenia dotyczące strategii danych, analityki oraz wpływu danych na biznes i technologię.
Dlaczego warto słuchać:
Praktyczne podejście Ala Martina pozwala lepiej zrozumieć koncepcje 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 — rozmowa o przyszłości baz danych z AI i GenAI” - W tym odcinku Ed Anuff, CPO w DataStax oraz weteran branży, który pełnił funkcje w firmach Google, Apigee, Six Apart, Vignette, Epicentric i Wired, omawia przyszłość baz danych w połączeniu z technologiami AI i generatywnej AI.
Gdzie słuchać:
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. Mniej lub więcej: kulisy statystyk z Timem Harfordem
Podsumowanie:
Mniej lub więcej: kulisy statystyk analizuje statystyki, które otaczają nas w codziennym życiu i wiadomościach, objaśniając liczby oraz ich interpretacje. Tim Harford krytycznie przygląda się temu, jak 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:
Wnikliwe analizy i jasne wyjaśnienia Tima Harforda sprawiają, że złożone koncepcje 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 udoskonalania metod leczenia i polityki zdrowotnej, korzystając ze specjalistycznego kodu komputerowego zwanego „robotem”.
Gdzie słuchać:
O prowadzącym:
Tim Harford to ekonomista, dziennikarz i prezenter znany z umiejętności wyjaśniania złożonych koncepcji ekonomicznych w zrozumiały i angażujący sposób.
11. Podcast TWIML o AI z Samem Charringtonem
Podsumowanie:
Podcast TWIML o AI 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:
Przełomowych osiągnięć w dziedzinie AI i uczenia maszynowego, praktycznych zastosowań technologii AI oraz informacji na temat 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 zainteresowanego 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 danych zewnętrznych z zaawansowanymi modelami językowymi, a także omawia optymalizację złożonych zapytań do danych, podsumowywanie, wyszukiwanie semantyczne i udoskonalanie wyników modeli językowych.
Linki do odsłuchania:
O prowadzącym:
Sam Charrington jest analitykiem chmury obliczeniowej i dużych zbiorów danych, który został ewangelistą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jest założycielem TWIML (Ten tydzień w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji) 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 przybliża praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji, analizując, w jaki sposób technologia AI zmienia branże, administrację publiczną i społeczeństwo.
Czego się dowiesz:
Podcast obejmuje przypadki zastosowania AI, strategie AI oraz informacje o tym, jak AI jest wdrażana w różnych sektorach.
Dlaczego warto posłuchać:
Kathleen Walch i Ronald Schmelzer wykorzystują swoją wiedzę specjalistyczną w zakresie 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” – Ten odcinek koncentruje się na skoncentrowanym na danych charakterze projektów AI, podkreślając, że dane stanowią podstawę sztucznej inteligencji. Zwraca uwagę na konieczność poszerzenia przez kierowników projektów AI kompetencji wykraczających poza tradycyjne umiejętności zarządzania projektami o specjalistyczną wiedzę niezbędną do zarządzania harmonogramami, zasobami i zespołami w celu osiągania celów organizacji.
Linki do odsłuchania:
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 analizuje innowacyjne sposoby wykorzystywania analityki i nauki o danych, w tym algorytmów Pythona, do rozwiązywania poważnych problemów w różnych branżach. Wilco Van Ginkel, Colin West i Remi Gould prowadzą rozmowy z profesjonalistami zajmującymi się nauką o danych oraz liderami biznesu, aby odkrywać wpływ analityki danych.
Czego się nauczysz:
Jak podejmowanie decyzji w oparciu o dane zmienia przedsiębiorstwa, poznasz innowacyjne projekty z zakresu nauki o danych oraz przyszłość analityki w różnych dziedzinach.
Dlaczego warto słuchać:
Podcast przedstawia praktyczne przykłady i historie ilustrujące siłę 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, gościem jest Sanjeev Mohan, były wiceprezes ds. badań w Gartnerze, a obecnie doradca w zakresie chmury, dużych zbiorów danych i analityki. Prowadzi on wnikliwą dyskusję na temat szerokiego zakresu nauki o danych i dzieli się osobistymi poradami dotyczącymi wejścia do tej dziedziny. Rozmowę prowadzą Colin West, specjalista ds. nauki o danych, oraz Remi Gould, analityk danych, poruszając szeroki zakres intrygujących aspektów danych.
Linki do odsłuchania:
O prowadzących:
Wilco Van Ginkel jest ekspertem w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i ochrony prywatności danych, znanym z kierowania projektami opartymi na danych. Colin West, specjalista ds. nauki o danych, doskonale radzi sobie z analizowaniem złożonych zbiorów danych i przedstawianiem wniosków, podczas gdy Remi Gould, analityk danych, specjalizuje się w przekształcaniu danych w użyteczne informacje. Ich różnorodne kompetencje zapewniają kompleksowy 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:
Poznasz strategie zarządzania organizacją opartą na danych, spostrzeżenia dotyczące trendów w analityce danych oraz najlepsze praktyki stosowane 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 obowiązkowe książki o danych i analityce: Dr Barb Wixom, Vin Vashishta i Asha Saxena” - 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 Od danych do zysku, i Ashą Saxeną, autorką Czynnik AI.
Linki do odsłuchania:
O prowadzącej:
Cindi Howson jest dyrektorką ds. strategii danych w ThoughtSpot i ma wieloletnie doświadczenie w dziedzinie danych i analityki. Wcześniej była analityczką w Gartnerze i jest autorką kilku książek na temat analityki 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 o najnowszych trendach w nauce o danych, skutecznych strategiach uczenia maszynowego oraz praktycznych zastosowaniach 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 rozmawia z Solomonem Kahnem o jego startupie Delivery Layer, podkreślając niewykorzystaną wartość danych opuszczających firmę. Omawiają wyjątkowe wyzwania związane z tworzeniem produktów danych, czerpiąc z bogatego doświadczenia Kahna i wniosków płynących z dynamicznie rozwijającej się dziedziny danych.
Gdzie słuchać:
O prowadzącej:
Anna Anisin jest założycielką i dyrektorką generalną Formulated.by. Wykorzystuje swoje bogate doświadczenie w dziedzinie nauki o danych i organizacji wydarzeń, aby rozwijać społeczność specjalistów zajmujących się danymi.
16. Przegląd nauki o danych Harvardu z Xiao-Li Mengiem i Liberty Vittert
Podsumowanie:
Przegląd nauki o danych Harvardu przedstawia 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 oraz kierunków jej rozwoju w przyszłości.
Najlepszy odcinek:
„Czym jest nauka o danych?” - W tym odcinku przedstawiono drogę dr Xiao-Li Menga do objęcia stanowiska założyciela i redaktora naczelnego Przeglądu nauki o danych Harvardu, a także odpowiedzi na pytania słuchaczy dotyczące rozpoczęcia kariery w analityce i oceny wiarygodności danych. Zaprezentowano spostrzeżenia wynikające z bogatej kariery dr. Menga, aby przybliżyć słuchaczom dziedzinę nauki o danych i rozwiać związane z nią niejasności.
Gdzie słuchać:
O prowadzących:
Xiao-Li Meng, profesor Whipple V. N. Jones na Uniwersytecie Harvarda i redaktor naczelny Harvard Data Science Review, wyróżnia się w dziedzinie statystyki i nauki o danych. Liberty Vittert, pełniąca funkcje na Washington University i University of Glasgow, stosuje naukę o danych do rozwiązywania rzeczywistych problemów, udostępniając tę dziedzinę szerszemu gronu odbiorców. Ich wiedza zapewnia dogłębny wgląd w praktyczne zastosowania i teorie nauki o danych.
- Znajdź Xiao-Li Meng na LinkedIn i X
- Znajdź Liberty Vittert na LinkedIn, X i Instagramie
17. Podcast Banana Data z Christopherem Peterem Makrisem i Triveni Gandhi
Podsumowanie:
Podcast Banana Data przedstawia świeże spojrzenie na wszystko, co związane z nauką o danych — od etycznej AI po najnowsze trendy w branży. Prowadzący Corey Strausman i Triveni Gandhi prowadzą ożywione rozmowy z ekspertami, przedstawiając spostrzeżenia z uwzględnieniem ludzkiego aspektu 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 jest idealny zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych specjalistów.
Najlepszy odcinek:
„Metodyka i funkcjonalność w różnych rolach związanych z nauką o danych” — w tym odcinku Emma Irwin dołącza do rozmowy, aby zagłębić się w różne metodyki i funkcjonalności w dziedzinie nauki o danych, podkreślając 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 LinkedIn i Instagramie
- Znajdź Triveni Gandhi na LinkedIn i X
Subskrybuj newsletter The CTO Club aby otrzymywać więcej zestawień zasobów, recenzji narzędzi i szczegółowych informacji o dużych zbiorach danych.
