Top Stories, 20. Dezember – 2. Januar: 3 Tools zum Verfolgen und Visualisieren der Ausführung Ihres Python-Codes

Am beliebtesten letzte Woche

1. 3 Tools zum Verfolgen und Visualisieren der Ausführung Ihres Python-Codes, von Khuyen Tran
2. 6 Vorhersagemodelle, die jeder Data Scientist-Anfänger beherrschen sollte, von Ivo Bernardo
3. Die besten ETL-Tools im Jahr 2021, von Mozart Data
4. Schreiben Sie sauberen Python-Code mit Pipes, von Khuyen Tran
5. Drei R-Bibliotheken, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte (auch wenn Sie Python verwenden)von Terence Shin

Die beliebtesten Tweets der letzten Woche

1. 6 Vorhersagemodelle, die jeder Datenwissenschaftler-Anfänger beherrschen sollte #DataScience #KDnuggets
2. #DataScience-Lehrplan zum Selbststudium #KDN
3. Eine Checkliste zur Verfolgung Ihres #DataScience-Fortschritts #KDN
4. #DataScience Learning Roadmap für 2021 #KDN
5. 3 Gründe, warum Sie lineare Regressionsmodelle anstelle von #NeuralNetworks #KDN verwenden sollten

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1. Schreiben Sie sauberen Python-Code mit Pipes, von Khuyen Tran
2. Aufbau eines soliden Datenteams, von Romain Huet
3. So werden Sie als Data Scientist zertifiziert, von Abid Ali Awan
4. 3 Tools zum Verfolgen und Visualisieren der Ausführung Ihres Python-Codes, von Khuyen Tran
5. 6 Vorhersagemodelle, die jeder Data Scientist-Anfänger beherrschen sollte, von Ivo Bernardo
6. Eine vollständige End-to-End-Bereitstellung eines Machine-Learning-Algorithmus in einer Live-Produktionsumgebung, von Graham Harrison
7. 5 praktische Data-Science-Projekte, die Ihnen helfen werden, echte Geschäftsprobleme für 2022 zu lösenvon Terence Shin
8. Die besten ETL-Tools im Jahr 2021, von Mozart Data
9. 5 Schlüsselkompetenzen, die man braucht, um ein großartiger Datenwissenschaftler zu werden, von Sharan Kumar Ravindran
10. Die 5 Merkmale eines erfolgreichen Data Scientistsvon Matthew Mayo