データサイエンスに関連するポッドキャストとは何ですか？
これは、CrossValidatedの参照リクエストの質問と同様の質問です。
詳細/ルール：
- ポッドキャスト（テーマとエピソード）はデータサイエンスに関連している必要があります。（例：他のドメインに関するポッドキャストと、そのドメインのデータサイエンスについて話すエピソードは、適切な参照/回答ではありません。）
- 個人的な意見/レビュー（ある場合）も非常に役立ちます。
データサイエンスに関連するポッドキャストとは何ですか？
これは、CrossValidatedの参照リクエストの質問と同様の質問です。
詳細/ルール：
回答:
Talking Machinesを強くお勧めします。ハーバード大学の教授からのポッドキャストは非常にうまくまとめられています。彼らは機械学習の専門家と愛好家の両方に対応しています。
彼らのインタビューはしばしばNIPSから行われ、ゲストは通常一流の実務家です。
でデータ懐疑彼らはデータ科学のさまざまな側面について話します：
データスケプティックは、ホストがデータサイエンスから非データサイエンティストの妻までの概念を説明する短いミニエピソードと、データに関連する興味深いトピックに関する実務家と専門家をフィーチャーした長時間のインタビューを、科学的懐疑論の目を通して交互に行うポッドキャストです。
これは、基本的な概念をあまり技術的ではない方法で説明するデータサイエンスの優れた入門書です。
もう少し技術的なのは、部分的微分です：
Partially Derivativeは、すべてのデータに関するポッドキャストです。毎週、データが私たちが世界を理解し、体験する方法を変えた新しい方法を見ていきます。古代の戦争から現代の愛、そしてその間のすべてまで。
関連するQuoraの質問：最高のデータサイエンスポッドキャストとは何ですか？
私が定期的に聞いているものは次のとおりです。
これは非常に優れたポッドキャストであり、概念だけでなく、幅広い分野へのデータサイエンスの応用についても議論されています。
MLとデータサイエンスの概念に重点を置いています。2人の素晴らしいデータ科学者であるKatieとBenがホスト。彼らのエピソードはすべて見るのが楽しいです。
これは、データに焦点を当てた楽しいポッドキャストであり、さまざまな分野での重要性とその意味を理解する方法です。
ヒラリー・パーカーとロジャー・ペンによるそれほど標準的でない逸脱！さまざまなことについて話す楽しいポッドキャスト。彼らは現在4つのエピソードしか持っていませんが、彼らは2週間ごとに1つをリリースしているようですので、それがあります。
これまでに触れていない他の2つのポッドキャストは次のとおりです。
R-Podcastは、Rのデータ分析に関するポッドキャストです。その他のケースは、O'Reilly Data ShowとO'Reilly Radar Podcastsです。