Hoje é segunda-feira e como você já sabe, todo início de semana, o blog traz uma dica para você explorar novas formas de adquirir mais conhecimento e criar suas oportunidades de crescimento pessoal e profissional no futuro. Então, vamos recomendar 3 podcasts que você precisa conhecer sobre estatística, análise de dados, big data, ciência de dados e tecnologia.

Mas o que é um podcast? Podcast é um programa de rádio de conteúdo sob demanda. Ele é diferente do rádio como nossos pais e avós conhecem porque você pode ouvir sobre o que você quiser na hora que bem entender. Quer saber sobre cinema, games, ciências, esportes? Tem podcast. Quer saber sobre estatística e tecnologia? Também tem.

Sabe por que é legal ouvir podcast? Porque você pode adquirir conhecimento a qualquer hora. Basta você visitar o site do podcast, escolher o episódio e apertar no play. Você também pode instalar um agregador de podcasts no seu smartphone, fazer o cadastro no feed, receber notificações de episódios e ouvir pelo agregador (eu uso Pocket Casts).

Quem me conhece sabe que eu sou um apaixonado por podcasts. Sempre que estou no trânsito, na academia, lavando louça, viajando; estou ouvindo algum episódio, adquirindo mais conhecimento e aumentando minha produtividade.

Eu conheci a mídia podcast em 2013 e atualmente assino 44 canais. Dentre eles, alguns que enriquecem muito a profissão de estatístico e que vou apresentar a você agora. Vem comigo!

1. Hipsters Ponto Tech

O Hipsters Ponto Tech é o podcast onde o pessoal da Caelum e da Alura entra em discussões acaloradas sobre programação, aplicações, business, startups e muita tecnologia. Seus episódios têm sempre comentários sobre estatísticas, aplicações e a importância de conhecer os números do seu negócio. Os convidados são sempre especiais. Para iniciar, recomendo 3 episódios: #42 – Small Data, Big Data, Open Data #37 – Inteligência Artificial, Chatbots e Microsoft #22 – NoSQL: por quê?

O Hipsters Ponto Tech é o podcast onde o pessoal da Caelum e da Alura entra em discussões acaloradas sobre programação, aplicações, business, startups e muita tecnologia. Seus episódios têm sempre comentários sobre estatísticas, aplicações e fala sobre a importância de conhecer os números do seu negócio. Os convidados são sempre especiais. Para iniciar, recomendo 3 episódios:

#42 – Small Data, Big Data, Open Data

#37 – Inteligência Artificial, Chatbots e Microsoft

#22 – NoSQL: por quê?

2. Not So Standard Deviations

O Not So Standard Deviations é o podcast onde o Roger Peng e a Hillary Parker falam sobre as últimas notícias em ciências de dados e análise de dados nas empresas e no meio acadêmico. Os episódios são excelentes. Vale a pena se esforçar para ouvir.

Para iniciar, recomendo 3 episódios:

#37 – It’s a Seller’s Market

#27 – Special Guest Amelia McNamara

#12 – The New Bayesian vs. Frequentist

3. IBM Analytics Insights

O IBM Analytics Insights é o podcast da IBM focado em análise de dados realizada por especialistas e em mostrar quais são as implicações dos resultados das análises para as empresas e seus negócios. Essa é a oportunidade de sair da teoria e ir para a prática. Para iniciar, recomendo 3 episódios:

Apr 18 – Data Science for real-time streaming analytics

Feb 13 – Machine learning is cognitive analytics

Feb 1   – Why is precriptive analytics essential for businesses?

 

Essas são as dicas de hoje. Se você já é um consumidor de podcasts compartilha sua experiência aqui nos comentários.

Se quiser sugerir um podcast ou mesmo um episódio, escreve aí!

Ouvir podcasts é uma excelente forma de aprender, principalmente em situações onde não temos o que fazer, como no trânsito, dentro de um avião, esperando alguém.

Então é isso! Assine um podcast e aperte o play do conhecimento.


Amplie seu conhecimento

Podcast do Hipster Ponto Tech: http://hipsters.tech/

Podcast do Not So Standard Deviations: https://soundcloud.com/nssd-podcast

Podcast da IBM Analytics: https://www.acast.com/ibmanalyticsinsightspodcasts

Material usado

Imagem do microfone: http://www.redegeek.com.br/2008/01/04/podcast-2-2/