Top 10 Videos de Data Science en Youtube

ytAl parecer Youtube será el medio de aprendizaje del futuro. Es por eso que buscamos los 10 videos más vistos, y publicados durante los últimos 2 años, que contienen la palabra ‘Data Science’ en el título. Cabe destacar que las principales preguntas detrás de las consultas más comunes giran en torno a: “cómo convertirse y qué es un científico de datos” y “hacia dónde va la ciencia de los datos”. Vean acá abajo la lista de los top 10 videos que encontramos:

1. Introduction to Data Science with R – Data Analysis Part 1 (views: 276K)

David Langer, Director Senior de BI y Analytics de Microsoft, lleva a cabo una serie de tutoriales detallados sobre ciencia de datos usando R, pasando por las competiciones de Kaggle: Titanic 101. Las imágenes, desde el punto de vista de la comunicación son simples y eficaces para los propósitos del video: un screencasting clásico con narración audio.

2. Predictive Modelling Techniques | Data Science With R Tutorial (views: 125K)

El tutorial de 3 horas, 10 minutos y 35 segundos ofrecido por Simplilearn ocupa el segundo lugar de este top 10 más visto. Es bastante impresionante teniendo en cuenta que la duración media de los 50 mejores videos de YouTube es de aproximadamente 3 minutos. El video es la cuarta parte de una serie de tutoriales que ofrecen tanto un enfoque práctico con algunas explicaciones sobre la teoría detrás del modelado predictivo. Abarca los principales tipos de modelos de regresión y algunas de sus aplicaciones a través de algunos estudios de caso. Un slow-paced, screencasting con una narración (que a veces puede resultar un poco monótono), pero perfecto para principiantes.

3. Data Science Tutorial for Beginners – 1 | What is Data Science? (views: 94K)

El tercer lugar es mantenido por otro tutorial sobre Data Science usando R, Apache Mahout y Hadoop framework. Esta primera parte de la serie de tutoriales de Edureka !, ofrece principalmente una introducción más especulativa a Data Science (lo que Data Science es, los problemas que trata de resolver y perspectivas), Hadoop framework, R y el aprendizaje de máquina usando Mahout, terminando con Un enfoque más práctico. 2 horas, 32 minutos y 55 segundos. Los vídeos más vistos sobre Data Science definitivamente no parecen seguir la típica regla de oro de YouTube para la duración.

4. Data Science: Where are We Going? (views: 87K)

El discurso del Dr. DJ Patil en la conferencia de Strata + Hadoop de O’Reilly comienza con el mensaje especial del Presidente Obama que aboga por la Ciencia de los Datos. Este es el primer video entre los diez primeros que ofrece una visión más amplia de la Ciencia de los Datos, su cultura y posibles impactos en lugar de un tutorial de “cómo hacerlo”. El estilo es definitivamente atractivo, con el Dr. DJ Patil destacando algunos puntos críticos sobre cómo liberar todo el potencial de la Ciencia de Datos en los negocios y la sociedad. Un deber-mirar si usted está interesado en “el cuadro más grande”.

5. Data Science – Part I – Building Predictive Analytics Capabilities (views: 76K)

na conferencia de vídeo en una serie sobre “cómo construir un enfoque analítico moderno” para individuos y profesionales que no tienen experiencia en Ciencias de la Información. El estilo es simple y claro: 1 hora y 52 minutos de screencasting con narración de audio. El video es una visión general de los modelos y técnicas relacionadas con los temas de Business Intelligence, el análisis predictivo y las grandes tecnologías de datos (es decir, Hadoop), con algunos casos para mostrar el potencial de la analítica en un contexto empresarial.

6. How To Become A Data Scientist — SF Data Science (views: 67K)

El video es la grabación de una presentación realizada por Ryan Orban y Dennis O’Brien de Idle Games “convirtiéndose en un científico de datos”. Ryan Orban ofrece una visión general de lo que es la ciencia de datos, por qué la necesidad de ella, las diferentes vías posibles a seguir para convertirse en un científico de datos (MS / PhD en ciencias de la información, pasantías, auto-estudio y programas inmersivos) y las disciplinas Incorporado en la ciencia de datos. La presentación de Dennis O’Brien se trata de “Lo que es ser un científico de datos en una pequeña empresa”, compartiendo sus conocimientos y conocimientos con la audiencia.

7. Data Science – Eindhoven University of Technology (views: 58K)

Un anuncio dramático de la Universidad de Tecnología de Eindhoven en sus nuevos programas en Data Science. El estilo de comunicación es cinematográfico, utilizando gráficos computarizados para imitar una película de acción de ciencia ficción, que se asemeja a Minority Effect and Inception, a través del uso de tecnologías como Oculus rift e interfaces multi-touch.

8. Gigs: A day in the life of a data scientist (views: 62K)

RCRtv echa un vistazo a un día en la vida de un científico de datos en la fundición de AT & amp; T en Plano, Texas. El video es una entrevista al científico de datos Karthik Rajagopalan que responde a las preguntas: ¿qué ciencia de datos hace, antecedentes, Cómo mantenerse en la vanguardia, las herramientas adoptadas y algunos consejos finales para los científicos aspirantes a datos.

9. Data scientist vs Data analyst , their roles and qualification (views: 50K)

Un video screencasting de Bigdata Simplificado sobre la diferencia entre los científicos de datos y los analistas de datos. El video hace mucho hincapié en cómo se generan los datos, su valor y cómo liberar su poder, terminando en lo que caracteriza a un analista de datos y lo que en su lugar es peculiar de un científico de datos.

10. The Future of Data Science – Data Science @ Stanford (views: 39K)

Dr. Euan Ashley, Profesor Asociado de Medicina & amp; Genética en la Universidad de Stanford, Dr. Vijai Pande, Profesor de Química en la Universidad de Stanford, Dr. Héctor García-Molina, Profesor de Ingeniería & amp; Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Stanford y el Dr. John Hennessy, Presidente de la Universidad de Stanford, todos juntos durante casi 26 minutos de una interesante conferencia sobre Ciencias de la Información. Las preguntas que tratan de abordar son, por ejemplo: ¿qué tan real es esta disciplina emergente? ¿Qué oportunidades y desafíos presenta? ¿Cómo puede Stanford fomentar la ciencia de los datos en investigación y educación?

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