10 Podcast di Data Science che ogni appassionato deve ascoltare
10 Podcast di Data Science da ascoltare
Introduzione
In un’era in cui i dati alimentano l’innovazione, rimanere aggiornati è fondamentale. Fortunatamente, i podcast di data science sono emersi come un modo coinvolgente per attingere alla saggezza collettiva degli esperti. Dai principianti in cerca di una base ai professionisti esperti che cercano di stare al passo, questi podcast offrono approfondimenti, aneddoti e tendenze, il tutto veicolato attraverso il potere della voce.
Tuffati nella nostra lista selezionata dei migliori 10 podcast di data science, ognuno rivolto a un pubblico specifico e che illumina il mondo sfaccettato dei dati.
1. Data Skeptic
Nel vivace mondo dei podcast di data science, “Data Skeptic” si distingue come una guida per principianti e studenti intermedi. Questo podcast conversazionale ed educativo si impegna a demistificare in modo comprensibile concetti complessi di data science.
Formato: Conversazionale, Educativo
“Data Skeptic” adotta un tono amichevole e conversazionale che favorisce l’interazione e la comprensione. Gli ospiti si muovono abilmente attraverso argomenti complessi, suddividendoli in parti gestibili senza sacrificare la profondità. Questo formato garantisce che gli ascoltatori non si confondano con il gergo tecnico, rendendolo la migliore opzione per coloro che si affacciano per la prima volta nel campo della data science.
- Zona di atterraggio leggera di AI generativa di Azure
- Top 18 Idee di progetti Power BI per la pratica del 2023
- Questo articolo sull’IA propone Blending-NeRF, che consiste in un NeRF preaddestrato e un NeRF modificabile per la modifica di oggetti 3D localizzati guidata dal testo.
Pubblico di riferimento: Principianti e Studenti Intermedi
Rivolto ai principianti e agli studenti di livello intermedio, “Data Skeptic” fornisce una solida base approfondendo anche concetti avanzati. Questo approccio duplice assicura che i nuovi arrivati e coloro che hanno qualche conoscenza di base possano trovare valore in ogni episodio.
Contenuto: Semplificazione di Concetti Complessi
Alla base di “Data Skeptic” sta la sua missione di semplificare argomenti complessi di data science. Il podcast copre un ampio spettro, dagli algoritmi di machine learning alle applicazioni dell’intelligenza artificiale e alle sfumature dell’etica dei dati. Il contenuto è attentamente selezionato per offrire approfondimenti senza sovraccaricare l’ascoltatore, favorendo una curva di apprendimento graduale.
Trova questo podcast di Data Science su Spotify, Apple Music e YouTube.
2. Not So Standard Deviations
Per gli appassionati di dati in cerca di un approccio fresco nel mondo della data science, “Not So Standard Deviations” è un podcast che si distingue. Condotto dal dinamico duo di Hilary Parker e Roger D. Peng, questo podcast si distingue per l’infusione di umorismo e relatabilità nelle discussioni sulla data science.
Formato: Conversazionale, Umoristico
Lo stile conversazionale del podcast promuove un’atmosfera di amicizia tra conduttori e ascoltatori. Roger e Hilary, due membri prominenti della comunità della data science, contribuiscono con le loro conoscenze mantenendo un atteggiamento amichevole. Ciò consente anche a coloro che non hanno una conoscenza approfondita della materia di comprendere argomenti complessi.
Pubblico di riferimento: Data scientist, Statistici
Anche se il pubblico principale del podcast sono i data scientist e gli statistici, il suo appeal va oltre questi confini. I dialoghi spiritosi e l’approccio spensierato lo rendono interessante per chiunque sia interessato ai campi correlati ai dati. Dallo smontare le sfide della data science all’approfondire le sfumature dell’analisi e visualizzazione dei dati, il podcast copre un’ampia gamma di argomenti.
Contenuto:
Inoltre, “Not So Standard Deviations” non riguarda solo gli aspetti tecnici; offre anche spunti sulla crescita professionale nel campo della data science. I conduttori condividono le loro esperienze personali, fornendo preziosi consigli per i professionisti che navigano nella loro carriera.
Hilary e Roger riescono a umanizzare la data science in un campo spesso associato alla complessità. I loro dialoghi intrisi di umorismo rendono l’apprendimento piacevole e creano un senso di comunità per i praticanti dei dati. Che tu sia uno statistico esperto o che tu stia appena iniziando ad avvicinarti ai dati, “Not So Standard Deviations” offre una miscela unica di educazione e intrattenimento.
Puoi ascoltare questo podcast su Spotify e YouTube.
3. Linear Digressions
“Linear Digressions” è un podcast di data science che si presenta come un’illuminante via per le persone appassionate di analisi dei dati e di machine learning. Progettato per gli appassionati di data science e gli analisti, il podcast adotta un formato educativo e analitico, approfondendo una serie di argomenti basati sui dati.
Formato:
Il podcast educativo offre agli ascoltatori una piattaforma per comprendere concetti intricati di data science. “Linear Digressions” destruttura la complessità degli argomenti legati ai dati attraverso un’analisi e spiegazione sistematica, rendendoli comprensibili a un pubblico più ampio. Questo metodo analitico consente agli ascoltatori di comprendere le basi teoriche e le implicazioni pratiche.
Target Audience:
“Linear Digressions” è pensato per soddisfare le esigenze degli appassionati di data science e degli analisti. Il podcast offre contenuti che colmano il divario tra concetti teorici e scenari reali, che tu sia un aspirante data scientist desideroso di ampliare le tue conoscenze o un analista che vuole migliorare le proprie competenze. Sia i principianti che i professionisti esperti troveranno un ambiente accogliente grazie alla capacità degli ospiti di semplificare concetti complessi.
Contenuto:
Il contenuto del podcast è multiforme. Approfondisce l’arte dell’analisi, svelando tecniche che trasformano i dati grezzi in intuizioni significative. Inoltre, “Linear Digressions” indaga gli algoritmi di machine learning, demistificando la loro funzionalità e importanza nel campo della data science. Le applicazioni del mondo reale di questi concetti ancorano ulteriormente le intuizioni del podcast nella praticità, evidenziando la loro rilevanza in tutti i settori.
Questo podcast di Data Science è disponibile su Apple Podcasts e Spotify.
4. The O’Reilly Data Show
Un podcast chiamato “The O’Reilly Data Show” connette i professionisti dei dati con i campi in rapida evoluzione della data science e dell’intelligenza artificiale. Questo podcast, presentato da Ben Lorica, è una miniera d’oro di intuizioni aziendali provenienti da interviste approfondite con i migliori data scientist e autorità dell’IA. Il podcast, che si concentra sulle interviste, offre un forum distintivo per gli ascoltatori per imparare di persona da coloro che sono all’avanguardia dell’innovazione basata sui dati.
Formato:
Le interviste che compongono “The O’Reilly Data Show” sono il suo elemento centrale. Il podcast offre una finestra unica sulle tendenze, le difficoltà e i progressi più recenti nel campo della data science e dell’IA attraverso discussioni aperte con i migliori esperti. Queste interviste approfondiscono oltre la superficie, esplorando le specificità delle tecnologie all’avanguardia, le applicazioni creative e i fattori di successo in questa industria in rapida evoluzione.
Target Audience:
Con un pubblico target composto da professionisti dei dati e praticanti di IA, il podcast funge da piattaforma per connettere gli ascoltatori con leader di pensiero ed esperti del settore. Attraverso discussioni coinvolgenti, Ben Lorica si impegna con i principali data scientist ed esperti di IA, creando uno spazio in cui gli ascoltatori possono accedere a conoscenze e prospettive di prima mano.
Contenuto:
Gli argomenti trattati in questo podcast sono quelli che interessano maggiormente ai professionisti dei dati e ai praticanti di IA. Ogni episodio offre discussioni che esaminano le tendenze e i problemi attuali e mettono in evidenza i progressi del settore. Queste intuizioni offrono agli ascoltatori una comprensione approfondita del panorama della data science, consentendo loro di prendere decisioni intelligenti e mantenere la loro competitività in un mondo sempre più orientato ai dati.
Puoi ascoltare questo podcast su Apple Podcast e YouTube.
5. “Data Science at Home”
Un podcast chiamato “Data Science at Home” esplora gli aspetti complessi e tecnici dell’industria della data science. Questo podcast, presentato dal Dr. Francesco Gadaleta, approfondisce gli algoritmi di machine learning, i metodi di pre-elaborazione dei dati e vari argomenti legati all’IA. Il podcast offre contenuti educativi e tecnici per data scientist e appassionati di machine learning desiderosi di approfondire le proprie conoscenze.
Formato:
Il podcast ha un focus educativo e mira a fornire agli ascoltatori una comprensione approfondita di come opera la data science. Il Dr. Francesco Gadaleta assume il ruolo di educatore scomponendo idee complesse in parti gestibili. Gli ascoltatori possono immergersi completamente nelle complessità del machine learning e dell’elaborazione dei dati grazie alla natura tecnica dei contenuti.
Target Audience:
“Data Science at Home” serve come introduzione per le persone che hanno già una comprensione di base dell’argomento e sono desiderose di esplorarne gli aspetti tecnici. Questo include praticanti di machine learning, appassionati e data scientist che desiderano andare oltre le basi delle loro conoscenze.
Contenuto:
Gli argomenti trattati nel podcast spaziano su una vasta gamma di argomenti legati alla data science. Gli ascoltatori possono aspettarsi discussioni approfondite su vari algoritmi di machine learning, i loro utilizzi e le idee matematiche sottostanti. Il podcast discute anche i metodi di pre-elaborazione dei dati, mettendo in evidenza il loro valore nel miglioramento degli standard e dell’applicabilità dell’analisi dei dati. Inoltre, “Data Science at Home” va oltre la pre-elaborazione e gli algoritmi. Il podcast approfondisce argomenti legati all’intelligenza artificiale, analizzando come il machine learning e l’IA interagiscono. Gli ascoltatori comprendono appieno come questi campi siano interconnessi grazie a questo approccio olistico.
Trova questo podcast di Data Science su Spotify e Apple Podcasts.
6. Data Science Imposters
Il podcast “Data Science Imposters” emerge come un faro di esperienze relazionabili nel caotico mondo della data science, dove le complessità si intrecciano con l’innovazione. Con il suo formato unico, conversazionale e aneddotico, il podcast si propone di affrontare un problema diffuso che colpisce sia i professionisti dei dati che i principianti: la sensazione di essere un impostore nel campo.
Formato:
“Data Science Imposters” utilizza un tono conversazionale che risuona con il suo pubblico, consentendo un dialogo aperto sulle sfide comuni incontrate durante il percorso della data science. Il podcast favorisce un senso di comunità tra gli ascoltatori attraverso narrazioni personali e discussioni informali. Gli ospiti Renee Teate e Curtis Harris creano un insieme di aneddoti relazionabili che svelano i momenti alti e bassi della navigazione nel mondo della data science.
Pubblico di riferimento:
La natura inclusiva del podcast si rivolge a un’ampia gamma di ascoltatori. Per i professionisti dei dati, offre uno spazio per riconoscere e condividere gli ostacoli che hanno superato, favorendo un senso di unità all’interno della comunità. Allo stesso tempo, i principianti trovano conforto nelle storie condivise, rendendosi conto che le sfide sono una parte intrinseca della crescita in questo campo dinamico.
Contenuto:
“Data Science Imposters” affronta apertamente il diffuso sindrome dell’impostore. Attraverso storie di dubbio, fallimento e successo finale, il podcast smonta il preconcetto che il successo nella data science arrivi senza ostacoli. Discutendo apertamente dei blocchi stradali incontrati, gli ospiti smantellano l’idea di un’ascesa senza sforzo nel campo, fornendo un ritratto realistico del percorso della data science.
Puoi ascoltare questo podcast su Spotify e YouTube.
7. Il podcast di SuperDataScience
“Il podcast di SuperDataScience” offre un’esplorazione candida e relazionabile delle sfide nel campo della data science. Renee Teate e Curtis Harris conducono il podcast e adottano un approccio conversazionale e aneddotico per connettersi con i professionisti dei dati esperti e i neofiti nel campo.
Formato:
Il podcast adotta un tono conversazionale, creando un ambiente aperto e relazionabile. Sia gli ospiti che gli ospiti condividono i loro percorsi attraverso aneddoti personali e storie, mettendo in evidenza momenti di dubbio, sfide e vittorie. Questo formato risuona con gli ascoltatori, creando un senso di cameratismo tra i professionisti dei dati che spesso si sentono “impostori” a causa della natura complessa e in rapida evoluzione del campo.
Pubblico di riferimento:
“Data Science Imposters” si rivolge a un pubblico doppio. I professionisti dei dati trovano conforto nelle sfide condivise dai colleghi esperti, rendendosi conto che l’autodubbio e le sfide sono universali. Il podcast rappresenta una verifica della realtà per i principianti che entrano nel campo della data science, smontando l’idea che il sindrome dell’impostore sia esclusivo per loro. Il podcast incoraggia i neofiti a perseverare e continuare a imparare affrontando queste preoccupazioni.
Contenuto:
Il cuore del podcast risiede nel suo contenuto. Gli episodi presentano storie autentiche che mettono in luce preconcetti e svelano il piedistallo apparentemente irraggiungibile dell’esperienza. Vengono smontate preconcetti sul “sapere tutto” e sulle aspettative irrealistiche. Gli ospiti discutono apertamente delle sfide affrontate dai professionisti dei dati, sottolineando che queste sfide non sono indicatori di incompetenza ma pietre miliari verso la crescita.
Puoi ascoltare il loro podcast sull’intelligenza artificiale sul loro sito web e su YouTube!
8. Podcast di Data Engineering
Il “Podcast di Data Engineering” si distingue come un faro di conoscenza e ispirazione nel campo della data science. Questo podcast è uno strumento utile sia per i professionisti dei dati esperti che per gli aspiranti data scientist grazie al suo contenuto istruttivo e alle interviste esperte.
Formato:
La struttura del podcast è pensata per offrire una vasta conoscenza e approfondimenti. Attraverso discussioni informative e conversazioni approfondite, gli ascoltatori ottengono una panoramica completa del panorama della data science. Il podcast aiuta il suo pubblico a rimanere aggiornato con le tendenze, le tecnologie e gli sviluppi più recenti del settore assumendo una posizione educativa.
Pubblico di riferimento:
“Il podcast di SuperDataScience” si rivolge a un pubblico diversificato, compresi i professionisti dei dati esperti e le persone che aspirano ad avventurarsi nel mondo della data science. Il podcast offre una piattaforma per approfondire idee complesse e tendenze di mercato per coloro che già lavorano nel campo. Offre un’introduzione chiara al vasto campo della data science per coloro che non ne sono familiari.
Contenuto:
Le interviste coinvolgenti del podcast con figure di spicco nel campo della scienza dei dati sono una particolare forza. Queste interviste offrono una speciale opportunità per ascoltare i professionisti che hanno gestito con successo le difficoltà e le vittorie dei progetti di dati del mondo reale. Le interviste offrono una visione olistica del panorama della scienza dei dati, discutendo le tendenze emergenti e analizzando metodologie complesse.
Questo podcast sulla scienza dei dati è disponibile su Apple Podcasts e Spotify.
9. DataFramed
“DataFramed” è un podcast coinvolgente che collega la teoria della scienza dei dati alle sue applicazioni nel mondo reale. Condotto dal conoscitore Hugo Bowne-Anderson, il podcast offre una piattaforma conversazionale ed educativa che risuona con i data scientist e gli analisti che cercano di ampliare le loro intuizioni e comprensione.
Formato:
In un tono conversazionale, “DataFramed” adotta un approccio educativo che rende accessibili concetti complessi della scienza dei dati a un pubblico ampio. Questo formato lo rende altrettanto interessante per i professionisti esperti e per coloro che sono nuovi nel campo. Presentando idee complesse in modo relazionale, Hugo Bowne-Anderson riesce a superare le barriere d’ingresso per coloro che potrebbero trovare l’argomento intimidatorio.
Pubblico di riferimento:
Il podcast è specificamente per i data scientist e gli analisti desiderosi di apprendere di più sull’argomento. “DataFramed” ha qualcosa da offrire a tutti, che si tratti di professionisti esperti alla ricerca di nuove idee o appassionati nascenti che cercano di comprendere le sfumature della scienza dei dati.
Contenuto:
Al centro di “DataFramed” si trova l’esplorazione di storie, concetti e applicazioni della scienza dei dati in vari settori. Attraverso discussioni illuminanti, Hugo approfondisce la rilevanza pratica della scienza dei dati nel mondo di oggi. Gli ascoltatori sono trattati con conversazioni illuminanti che fanno luce su come le intuizioni basate sui dati influenzano campi così diversi come la sanità, la finanza, il marketing e oltre. Dalla comprensione del ruolo del machine learning nella diagnosi medica alla scoperta dei misteri delle tecniche di visualizzazione dei dati, “DataFramed” offre costantemente contenuti preziosi che suscitano curiosità e promuovono una ricerca più approfondita.
Trova questo podcast sulla scienza dei dati su Spotify, Apple Podcasts e YouTube.
10. Learning Machines 101
Nel vasto panorama della scienza dei dati e dell’IA, il machine learning è un campo affascinante che alimenta l’innovazione tecnologica in vari settori. Per coloro che cercano una comprensione approfondita ma accessibile del machine learning, il podcast “Learning Machines 101” emerge come un faro di conoscenza. Progettato sia per gli appassionati che per i principianti, questo podcast è una risorsa preziosa che demistifica il mondo complesso del machine learning.
Formato:
“Learning Machines 101” adotta un formato educativo e informativo per scomporre concetti complessi in porzioni digeribili. Condotta da Richard M. Golden, un’autorità riconosciuta nel campo, ogni episodio è progettato per guidare gli ascoltatori attraverso gli aspetti multifacetici del machine learning. Il formato coinvolgente del podcast garantisce che anche le idee intricate vengano presentate in modo chiaro e comprensibile.
Pubblico di riferimento:
Il pubblico principale di questo podcast comprende gli appassionati di machine learning desiderosi di approfondire l’argomento e i principianti che intraprendono i loro primi passi in questo campo dinamico. “Learning Machines 101” offre qualcosa per tutti, indipendentemente dalle conoscenze precedenti. Gli episodi sono attentamente strutturati per soddisfare una vasta gamma di ascoltatori, dai novizi curiosi a coloro che sono già familiari con le basi del machine learning.
Contenuto:
Al cuore di “Learning Machines 101” si trova un tesoro di contenuti che coprono concetti fondamentali, teorie e applicazioni del machine learning nel mondo reale. L’esperienza di Richard M. Golden si fa strada mentre si naviga tra argomenti come le reti neurali, l’analisi di regressione, gli alberi decisionali e altro ancora. Ogni episodio guida gli ascoltatori attraverso le basi teoriche e l’importanza pratica di varie tecniche di machine learning.
Questo podcast sulla scienza dei dati è disponibile su Apple Podcasts e Spotify.
Conclusioni
Nel sempre evolutivo campo della scienza dei dati, rimanere informati e ispirati è fondamentale. Questi 10 podcast sono rivolti a una vasta gamma di appassionati di scienza dei dati, dai principianti che cercano conoscenze fondamentali ai professionisti esperti che vogliono rimanere aggiornati. Approfondendo questi podcast, è possibile acquisire intuizioni, conoscenze e un senso di comunità che arricchiranno sicuramente il tuo percorso nella scienza dei dati.
Per prepararti a una carriera in AI e ML come nessun’altra, Analytics Vidhya presenta il suo programma BlackBelt Plus: un percorso di apprendimento completo e personalizzato con tutoraggio individuale e progetti guidati. Iscriviti oggi stesso e preparati a vivere il successo tecnologico!
