Artwork

Вміст надано Hackers Archives - Software Engineering Daily. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Hackers Archives - Software Engineering Daily або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Simpsons Data Science with Todd Schneider

1:00:16
 
Поширити
 

Manage episode 179030970 series 1436861
Вміст надано Hackers Archives - Software Engineering Daily. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Hackers Archives - Software Engineering Daily або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

The Simpsons is a classic, beloved television show. The scripts of The Simpsons have been made publicly available, and include dialogue, location, and character information. Todd Schneider used these scripts and other information sources as a corpus to analyze The Simpsons and find interesting statistics–such as who the most important supporting characters were, and how the ratings of the show have trended over time relative to other TV shows that have declined in ratings.

Todd works at Genius in New York, and I took the opportunity to ask him other questions about pop culture, given that Genius is a place where pop culture and data collide. If you haven’t seen the site, it started out as a wiki for rap music, and quickly grew to more aspects of pop culture.

Todd also has a variety of other side projects, involving betting markets, analysis of taxis vs Lyft and Uber, and a systematic study of the wedding section of the New York Times.

The post Simpsons Data Science with Todd Schneider appeared first on Software Engineering Daily.

  continue reading

104 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 179030970 series 1436861
Вміст надано Hackers Archives - Software Engineering Daily. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Hackers Archives - Software Engineering Daily або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

The Simpsons is a classic, beloved television show. The scripts of The Simpsons have been made publicly available, and include dialogue, location, and character information. Todd Schneider used these scripts and other information sources as a corpus to analyze The Simpsons and find interesting statistics–such as who the most important supporting characters were, and how the ratings of the show have trended over time relative to other TV shows that have declined in ratings.

Todd works at Genius in New York, and I took the opportunity to ask him other questions about pop culture, given that Genius is a place where pop culture and data collide. If you haven’t seen the site, it started out as a wiki for rap music, and quickly grew to more aspects of pop culture.

Todd also has a variety of other side projects, involving betting markets, analysis of taxis vs Lyft and Uber, and a systematic study of the wedding section of the New York Times.

The post Simpsons Data Science with Todd Schneider appeared first on Software Engineering Daily.

  continue reading

104 епізодів

Semua episod

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити