The O'Reilly Data Show explores the opportunities and techniques driving big data and data science. Through interviews and analysis, we highlight the people putting data to work.

The O'Reilly Data Show Podcast

On this episode of "Speaking of Bitcoin", join hosts Adam B. Levine, Andreas M. Antonopoulos, Stephanie Murphy and Jonathan Mohan for a discussion about loans in the world of crypto.
HODL. It's crypto-land philosophy for not selling your preferred token even when things look their most bleak. But where philosophy intersects with real-world concerns like shelter, food and the niceties of life, tactics have emerged offering both opportunities and risks. From smart contracts to bitcoin collateralized mortgages, the hosts discuss their experiences with loans in the world of crypto.
Credits
Today’s show featured Andreas M. Antonopoulos, Jonathan Mohan, Stephanie Murphy and Adam B. Levine, with editing by Adam B. Levine and music by Gurtybeats.com. Our episode art is a picture provided by The New York Public Library, modified by "Speaking of Bitcoin."
Any questions or comments? Send us an email at adam@speakingofbitcoin.show

SOB #496 The Ups and Downs of Crypto Loans

Pendant des décennies, les personnes analphabètes de ma famille se sont enregistrées sur des cassettes afin de communiquer avec leurs proches en France. Ma mère et moi venons de retrouver une K7 audio datant de 2004, glissée dans une enveloppe qui n’a jamais été ouverte. Elle l’écoute pour la première fois, dix-sept ans plus tard. Nous étions persuadées qu’elle contenait un message de ma grand-mère. Mais la cassette renferme en réalité un message de la première femme de mon grand-père, yaye Elisa ou "maman Elisa", aujourd’hui décédée. Ma mère semble bien plus émue que s’il s’agissait de la voix de sa “vraie” maman. Cette découverte surprenante me pousse à échanger avec elle sur la polygamie, mais aussi sur l'importance de l'oralité et de la transmission dans notre famille partagée entre France et Sénégal. Ma mère, comme beaucoup d'immigrés, a mené une double vie entre deux continents. L’écoute de cette cassette réactive une mémoire de l’immigration : une arrivée en France douloureuse et l’amour des siens laissés au pays. (Emilie) 

Ce documentaire a été soutenu par l'appel à projets 2021 du ministère de la Culture. 

Emilie Mendy est auteure de podcasts et journaliste. En 2021, elle coécrit avec Annabelle Martella la fiction "Game Lover" produite par ARTE Radio, et classée parmi les 10 podcasts les plus marquants de l’année par Les Inrocks. Elle aide les auteurs débutants à lancer leur podcast sur sa plateforme Emilie Podcast. Depuis 2020, elle tient également la chronique mode “Dress code : street” sur Mouv’. Ses sujets de prédilection concernent les contre-cultures et les populations marginalisées.

Enregistrements : 2021-22 - Texte, voix, prise de son, montage : Emilie Mendy - Réalisation et musique originale : Samuel Hirsch - Illustration : Maïc Baxane - Production : ARTE Radio - Remerciements : Clarisse Mendy, Elisa Mendy, Jeanette Gomis

La K7 de yaye Elisa

Nicole, 63 ans, est une des rares femmes pêcheuse de crevettes à Dunkerque. Ancienne ouvrière du textile et mère de six enfants, elle trouve dans cette pratique réservée aux hommes une échappatoire, un moment de paix. L'eau soigne son corps abîmé par le travail en usine, les maternités et le travail domestique. Nicole est aussi championne du monde de décorticage de crevettes ! Elle raconte qu'elle a pu gagner 10 fois ce concours grâce au travail en usine, qui lui a fait exercer sa rapidité et sa dextérité. Les médias soudain parlent d'elle. Nicole se voit reconnue hors du cercle domestique. Une récompense ? Une revanche ? Un plaisir ?
Au-delà de l'image folklorique de la pêche à la crevette, cet épisode d'Un podcast à soi / Une vie à soi interroge le rapport au temps, au travail domestique, à la reconnaissance. Et donne à entendre des résistances invisibles.

Pour prolonger l'écoute :
- Un podcast à soi n°16 : Du pain et des roses
- « Quotidien Politique », Geneviève Pruvost, Editions La Découverte
- Domesticités
- Sans queue ni tête, Film en chantier de Julien Brygo
- Sur la planche, un film de Leïla Kilani

Enregistrements : mai 22 - Prise de son, textes et voix : Charlotte Bienaimé - Montage, réalisation, mixage et musique originale : Samuel Hirsch - Sélection des textes, réseaux sociaux et accompagnement éditorial : Sarah Bénichou - Illustrations : Anna Wanda Gogusey - Production : ARTE Radio

Une vie à soi : Nicole | Un podcast à soi (37)

Rana Eid est sound designer et réalisatrice. Depuis près 40 ans, elle enregistre les ambiances de Beyrouth, sa ville natale. Elle enregistre donc les sons de la guerre civile (1975-1990), la reconstruction, la guerre de 2006, la révolution civile de 2019, l’explosion du port le 4 août 2020 et enfin l’effondrement actuel du Liban. Aujourd'hui, elle commente ses propres archives sonores qui racontent son pays meurtri et une ville qui retient son souffle. Marine Vlahovic (Carnets de correspondante) a rencontré Rana Eid une première fois en 2014 avant de la retrouver quelques années plus tard. Un manifeste sensible sur l’importance du son dans nos mémoires. 

Ce documentaire est lauréat de l'appel à projets 2021 du ministère de la Culture.

Le souffle de Beyrouth

Athlétique et intrépide, Giovanna Amati n’a qu’une idée en tête: devenir pilote automobile. Pour l’heure, la jeune femme de 19 ans vit enchainée dans un caisson obscur et insonorisé de 4m². Daniel Nieto est son geôlier attitré. Une nuit, il entre dans la cage à visage découvert...

Enlèvement à l’italienne
Rome. Fin des années 1970. Daniel Nieto, un braqueur marseillais, est en cavale dans l’Italie des années de plomb où le rapt est une véritable industrie. Il devient kidnappeur et enlève la fille d’un riche industriel du cinéma. Une relation contre-nature se noue entre l’otage et son geôlier. Elle sera fatale à ce dernier.

Une série documentaire de Marine Vlahovic
Enregistrements: Août 2020 à mai 2022 - Entretiens: Marine Vlahovic - Montage : Marine Vlahovic et Sara Monimart - Réalisation : Marine Vlahovic et Samuel Hirsch - Musique originale & mixage: Samuel Hirsch - Illustration : Zaven Najjar - Production : Arte Radio

Enlèvement à l'italienne(4/7): Dans la cage

Wall Street Journal's Josh Zumbrun details how airlines get rid of certain passengers on a flight and how passengers can fight against this issue.

The Science Behind Who Airlines Bump From a Flight—and How to Exploit It

This is a series about what happens when someone who knows nothing about business starts one. It's called StartUp.  In episode one, Alex Blumberg botches his pitch to Silicon Valley billionaire Chris Sacca.

#1 How Not to Pitch a Billionaire

L'humour est partout, l'humour fait vendre, pourtant le rire au lit passe souvent pour une mauvaise nouvelle. Nous sommes sérieux comme des papes. Nous avons la trouille que ce rire soit un jugement. Nous nous demandons si l'expression "femme qui rit, à moitié dans ton lit" ne recouvre pas un énorme malentendu : et si cette femme qui rit, au lieu d'entrer dans notre lit... était occupée à en sortir ?
A retrouver aussi sur la chaîne Youtube ARTE Radio .

Enregistrements : avril 18 - Mise en ondes & mix : Arnaud Forest - Texte & voix : Maïa Mazaurette - Illustration :  Sjoerd van Leeuwen

Sex and sounds (n°27) : Rire au lit

In this episode of the Data Show, I spoke with Maryam Jahanshahi, research scientist at TapRecruit, a startup that uses machine learning and analytics to help companies recruit more effectively. In an upcoming survey, we found that a “skills gap” or “lack of skilled people” was one of the main bottlenecks holding back adoption of AI technologies. Many companies are exploring a variety of internal and external programs to train staff on new tools and processes. The other route is to hire new talent. But recent reports suggest that demand for data professionals is strong and competition for experienced talent is fierce. Jahanshahi and her team are building natural language and statistical tools that can help companies improve their ability to attract and retain talent across many key areas.

Using Machine Learning and Analytics to Attract and Retain Employees

In this episode of the Data Show, I spoke with Roger Chen, co-founder and CEO of Computable Labs, a startup focused on building tools for the creation of data networks and data exchanges. Chen has also served as co-chair of O'Reilly's Artificial Intelligence Conference since its inception in 2016. This conversation took place the day after Chen and his collaborators released an interesting new white paper, "Fair value and decentralized governance of data." Current-generation AI and machine learning technologies rely on large amounts of data, and to the extent they can use their large user bases to create “data silos,” large companies in large countries (like the U.S. and China) enjoy a competitive advantage. With that said, we are awash in articles about the dangers posed by these data silos. Privacy and security, disinformation, bias, and a lack of transparency and control are just some of the issues that have plagued the perceived owners of “data monopolies.”

Acquiring and Sharing High-Quality Data

In this episode of the Data Show, I speak with Cassie Kozyrkov, technical director and chief decision scientist at Google Cloud. She describes "decision intelligence" as an interdisciplinary field concerned with all aspects of decision-making, and which combines data science with the behavioral sciences. Most recently she has been focused on developing best practices that can help practitioners make safe, effective use of AI and data. Kozyrkov uses her platform to help data scientists develop skills that will enable them to connect data and AI with their organizations' core businesses.

We had a great conversation spanning many topics, including:

How data science can be more useful

The importance of the human side of data

The leadership talent shortage in data science

Is data science a bubble?

Make Data Science More Useful

In this episode of the Data Show, I speak with Alex Ratner, project lead for Stanford’s Snorkel open source project; Ratner also recently garnered a faculty position at the University of Washington and is currently working on a company supporting and extending the Snorkel project. Snorkel is a framework for building and managing training data. Based on our survey from earlier this year, labeled data remains a key bottleneck for organizations building machine learning applications and services.

Ratner was a guest on the podcast a little over two years ago when Snorkel was a relatively new project. Since then, Snorkel has added more features, expanded into computer vision use cases, and now boasts many users, including Google, Intel, IBM, and other organizations. Along with his thesis advisor professor Chris Ré of Stanford, Ratner and his collaborators have long championed the importance of building tools aimed squarely at helping teams build and manage training data. With today’s release of Snorkel version 0.9, we are a step closer to having a framework that enables the programmatic creation of training data sets.

Labeling, Transforming, and Structuring Training Data Sets for Machine Learning

In this episode of the Data Show, I speak with Kesha Williams, technical instructor at A Cloud Guru, a training company focused on cloud computing. As a full stack web developer, Williams became intrigued by machine learning and started teaching herself the ML tools on Amazon Web Services. Fast forward to today, Williams has built some well-regarded Alexa skills, mastered ML services on AWS, and has now firmly added machine learning to her developer toolkit.

Becoming a Machine Learning Practitioner

In this episode of the Data Show, I speak with Michael Mahoney, a member of RISELab, the International Computer Science Institute, and the Department of Statistics at UC Berkeley. A physicist by training, Mahoney has been at the forefront of many important problems in large-scale data analysis. On the theoretical side, his works spans algorithmic and statistical methods for matrices, graphs, regression, optimization, and related problems. On the applications side, he has contributed to systems used for internet and social media analysis, social network analysis, as well as for a host of applications in the physical and life sciences. Most recently, he has been working on deep neural networks, specifically developing theoretical methods and practical diagnostic tools that should be helpful to practitioners who use deep learning.

Understanding Deep Neural Networks

Guess Who

While shooting the cultish webserie “New York Minute”, Samuel Hirsch recorded some urban sounds and voices for this short Afro-American ballad.  
Recorded on March 2010 - Directed by Samuel Hirsch - Produced by http://arteradio.com
Balade sonore à New York, avec sons urbain et voix afro-américaines. Enregistrée et montée par Samuel Hirsch pendant le tournage de "New York Minute", la web série culte produite par ARTE Radio.  

Download : http://bit.ly/1gFFt92


NY state of mind

O'Reilly Media spreads the knowledge of innovators. At O’Reilly, a big part of our business is paying attention to what’s new and interesting in the world of technology. We have a pretty good record at having anticipated some of the big technology developments in recent history. For instance, we launched the first commercial Web site, GNN, in 1993; we organized the meeting at which the term “open source” was first adopted; we were early investors in Blogger, which helped launch the blogging revolution; and more recently, our Web 2.0 conference launched a world-wide meme. We call this predictive sense the “O’Reilly Radar.” And while we’re certainly not always right, we are, at least, good at making interesting guesses.

Our methodology is simple: we draw from the wisdom of the alpha geeks in our midst, paying attention to what’s interesting to them, amplifying these weak signals, and seeing where they fit into the innovation ecology. Add to that the original research conducted by our Research team, and you start to get a good picture of what the technology world is thinking about.

Using Machine Learning and Analytics to Attract and Retain Employees

O'Reilly Radar

Related tracks