数据分析听着学：10个不可错过的数据相关优质播客

大约十年前，播客最先出现在苹果的 iPod 上，但在过去的几年里，大有复兴的趋势。如今在 iTunes 上的新秀以及优秀播客甚至有 2000 多个。

人工智能，数据科学，机器学习和机器人在当今是十分热门的话题。相关的技术播客也有不少，通过收听这些优质的播客，了解数据科学等方面的最新消息是十分不错的选择。

下面给大家介绍十个不可错过的数据相关优质博客：

The Data Skeptic

这是笔者长期以来的最爱。这个播客介绍数据科学和机器学习一些基础理论。主要形式是学者和从业者的访谈，一般是围绕计算特征重要性，k- 均值聚类，自然语言处理和决策树等主题 10 - 15 分钟的探讨，节目中常常会用他们的宠物鹦鹉 Yoshi 来举例。这恐怕是唯一一个把 k- 均值聚类和鹦鹉排便联系在一起的地方。

Linear Digressions

本播客由 Katie Malone 和 Ben Jaffe 主持，每周更新。最近一周播客主要讨论关于数据科学和机器学习的各种主题，比如模型盗窃和冷启动问题等特定概念，以及它们如何应用在现实问题和数据集中。

Talking Machines

前电台主播 Katherine Gorman 与 Ryan Adams （哈佛大学机器学习教授）合作做了一个话题性很强的月播客 Talking Machines 。虽然 Talking Machines 现在还很稚嫩，但目前已经开始围绕机器学习主题采访知名人物了，包括 Facebook 的 Yann LeCun 和 Google 的 Ilya Sutskever 。

The O' Reilly Data Show

本播客由 O'Reilly Media 的首席数据科学家 Ben Lorica 和其他数据科学专家谈论及时大数据和数据科学的相关主题。技术性较强，同时讨论的主题趣味性很强。

The O' Reilly Bots Podcast

这是同样来自 O'Reilly 的一个较新播客。由 Jon Bruner （有时是 Pete Skomoroch ）主持，关注机器人和消息传递。这是很新的一个热点，绝对值得一听！

Concerning AI

本博客切入点独特， Brandon Sanders 和 Ted Sarvata 以哲学的角度看人工智能对如今社会和未来意味着什么。 深究人工超智能的未来可能性有时会有点吓人，但同时也是发人深省的。

This Week in Machine Learning & AI

这也是一个相对较新的播客，每两周一更新。每一集都邀请一位机器学习或人工智能的专家对各种话题进行访谈。最近的主题包括讨论教学机器移情，生成训练数据和 AI 的分类。

Data Stories

本博客比起数据科学更侧重于数据可视化，但是内容间通常有一些有意思的重叠。 每两周一更， Enrico Bertini 和 Moritz Stefaner 会与嘉宾讨论数据中的各种主题。 最近关于数据伦理和查看空间数据的内容都特别有趣。

Learning Machines 101

本播客定义为“人工智能和机器学习的小白入门”，这个播客仍然具有一定的技术和复杂性，涵盖的主题有：“如何使用光谱聚类找到垃圾邮件发送者”和“如何用群体智能增强学习机”。

Partially Derivative

本播客主要是 Chris Albon 和 Jonathan Morgan 两个在一家非盈利公司 Ushahidi 工作的数据科学家，喝着啤酒谈论着数据科学的最新动态。听本播客是了解当下数据热点资讯的不错选择。

Ref:

https://medium.com/startup-grind/the-10-best-ai-data-science-and-machine-learning-podcasts-d7495cfb127c#.8ywpoobpl