7 лучших видео TED по тематике Data Science

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Подборка мотивирующих лекций по различным глобальным аспектам науки о данных. Видео с русскими субтитры доступны по ссылкам под роликами.

TED – глобальное сообщество, распространяющее короткие, но мощные лекции – «идеи, которые меняют мир». Это отличный способ узнать и осмыслить вещи, о которых вы не задумывались ранее. В этой подборке собраны видеолекции TED по различным аспектам науки о данных: машинное обучение, большие данные, визуализация, человеческий фактор, влияние данных на голод и экономику.

Русские субтитры. Ниже мы привели видео на YouTube, у них обычно нет русских субтитров. Русское сообщество добавляет субтитры непосредственно на сайте TED, но они встраиваются не на всех платфорамах. Поэтому под роликами мы привели ссылки на эти страницы. Приятного просмотра!

1. Как не быть в неведении о мире

Еще никто не представлял данные таким образом. С натиском и скоростью спортивного комментатора гуру статистики Ханс Рослинг развенчивает мифы о так называемом «развивающемся мире».

2. Красота визуализации данных

Дэвид МакКэндлесс превращает сложные массивы данных (мировые затраты на войны, гул СМИ, обновление статуса на Facebook) в прекрасные, но простые диаграммы. Он утверждает, что информационный дизайн как инструмент навигации в сегодняшнем море информации и поиска общих закономерностей и связей может перевернуть наше восприятие мира.

3. Три способа определить плохую статистику

Иногда трудно понять, какая статистика заслуживает доверия. Но нам не следует сбрасывать статистику со счетов — вместо этого мы должны научиться понимать, что она означает. В этом восхитительном и весёлом выступлении журналист данных Мона Чалаби делится полезными советами, которые помогут исследовать и интерпретировать числа и по-настоящему понять, о чём они говорят.

4. Большие данные – лучшие данные

Беспилотные машины были лишь началом. Каково будущее технологий, движимых большими данными, и как эти технологии будут выглядеть? В этом захватывающем научном выступлении, Кеннет Кукьер задаётся вопросом: что будет следующим в развитии машинного обучения и человеческих знаний.

5. Большим данным не достаёт данных от людей

Почему так много компаний принимают неверные решения, даже несмотря на доступ к безграничному объёму данных? Рассказывая истории от случаев с Nokia и Netflix, до легенд об оракулах Древней Греции, Триша Уонг ответит на этот вопрос и укажет на опасность «больши?х данных». Чтобы принимать правильные бизнес-решения и преуспевать в будущем, она предлагает нам сосредоточиться на «плотных данных» — ценнейшей, неисчисляемой цифрами информации от самих людей.

6. Ваша информация может положить конец мировому голоду

Ваша компания могла бы пожертвовать деньги на гуманитарную помощь, но у вас есть кое-что более подходящее — ваша информация. Малори Солднер показывает нам, как частные компании могут помочь в решении серьёзных вопросов, включая проблему беженцев и голода во всём мире, путём предоставления доступа к закрытым данным и привлечения к работе своих аналитиков. А что может предложить ваша компания?

7. Кто управляет миром?

Джеймс Б. Глаттфелдер занимается изучением сложных систем: чем объединённая система — например, стая птиц — отличается от суммы её частей. Оказывается, теория сложных систем может пролить свет на то, как работает экономика. Глаттфелдер делится результатами революционного исследования, изучающего контроль над глобальной экономикой, которые говорят о том, что концентрация власти в руках шокирующе малого количества ведущих акционеров делает нас всех уязвимыми.

Что ещё посмотреть?

Если вам интересна наука о данных, мы много пишем о Data Science. У нас даже есть специальный тег, по которому вы можете найти другие материалы.


Источник: proglib.io

Комментарии: