KDnuggets™ News 21:n35, 15. September: Ein Data-Science-Portfolio, das Ihnen den Job verschafft; Die 18 besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen
Hier ist ein Data-Science-Portfolio, das Ihnen den Job verschafft; Sehen Sie sich die 18 besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen an; Probieren Sie diese 8 Deep-Learning-Projektideen für Anfänger aus; Sehr nützlich – Arbeiten mit Python-APIs für Data-Science-Projekte.
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Hier ist ein Data-Science-Portfolio, das Ihnen den Job verschafft; Sehen Sie sich die 18 besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen an; Probieren Sie diese 8 Deep-Learning-Projektideen für Anfänger aus; Sehr nützlich – Arbeiten mit Python-APIs für datenwissenschaftliche Projekte; und mehr
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Eigenschaften
- Ein Data-Science-Portfolio, das Ihnen den Job bringt, von Natassha Selvaraj
- Die 18 besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen, von Julia Gavrilova
- 8 Deep-Learning-Projektideen für Anfänger, von Aqsa Zafar
- Arbeiten mit Python-APIs für das Data Science-Projekt, von Nathan Rosidi
- Textvorverarbeitungsmethoden für Deep Learningvon Kevin Vu
Produkte
- Webinar zu Amazon Web Services: Steigern Sie die Kundenzufriedenheit und den Umsatz mit Consumer Insights-Daten, von Roidna
- 85% der Data-Science-Projekte scheitern – so können Sie es vermeiden, von SparkBeyond
- 300 Data Science-Führungskräfte teilen mit, was ihre Teams zurückhält, von Domino
Tutorials, Übersichten
- Beschleunigung des neuronalen Netzwerktrainings mit mehreren GPUs und Dask, von Jacqueline Nolis
- Data Scientists ohne Data Engineering-Fähigkeiten werden sich der harten Wahrheit stellen, von Soner Yildirim
- Eine Einführung in das Reinforcement Learning mit OpenAI Gym, RLlib und Google Colab, von Galarnyk & Mika
- Der perfekte Weg zur Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines, von Thuwarakesh Murallie
- Die 3 wichtigsten Lektionen, die ich in 3 Jahren meiner Data Science-Karriere gelernt habevon Terence Shin
- So erstellen Sie eine Sandbox zur AutoML-Pipeline-Optimierungvon Matthew Mayo
- 7 Unterschiede zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler, von Zulie Rane
Meinungen
- Wie viele KI-Neuronen braucht es, um ein Gehirnneuron zu simulieren?von Jesus Rodriguez
- Smart Ingestion: Ontologie-gesteuerte KI verwenden, von Prad Upadrashta
- Mathematik 2.0: Die grundlegende Bedeutung des maschinellen Lernens, von Dr. Claus Horn
Top Geschichten, Tweets
- Top-Geschichten im August: Automatisieren Sie Microsoft Excel und Word mit Python, von KDnuggets
- Top Stories, 6.-12. September: Lesen Sie Excel-Dateien mit Python? Es gibt einen 1000x schnelleren Weg; 8 Deep-Learning-Projektideen für Anfänger, von KDnuggets
Jobs
- Siehe unsere letzten Jobs in KI, Analytik, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen
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