Caratteristiche

• Un portfolio di data science che ti farà ottenere il lavoro, di Natassha Selvaraj
• Le 18 migliori piattaforme di machine learning low-code e no-code, di Yulia Gavrilova
• 8 idee per progetti di deep learning per principianti, di Aqsa Zafar
• Lavorare con le API Python per il progetto Data Science, di Nathan Rosidi
• Metodi di pre-elaborazione del testo per l'apprendimento approfondito, di Kevin Vu

 Prodotti e servizi

• Webinar sui servizi Web di Amazon: aumenta la soddisfazione dei clienti e le vendite con i dati di analisi dei consumatori, di Roidna
• L'85% dei progetti di data science fallisce: ecco come evitarlo, di SparkBeyond
• 300 leader della scienza dei dati condividono ciò che trattiene i loro team, di Domino

 Tutorial, panoramiche

• Velocizzare l'addestramento della rete neurale con più GPU e Dask, di Jacqueline Nolis
• Gli scienziati dei dati senza competenze di ingegneria dei dati dovranno affrontare la dura verità, di Soner Yildirim
• Un'introduzione all'apprendimento per rinforzo con OpenAI Gym, RLlib e Google Colab, di Galarnyk & Mika
• Il modo perfetto per automatizzare e orchestrare le pipeline di dati, di Thuwarakesh Murallie
• Le 3 lezioni più importanti che ho imparato 3 anni nella mia carriera nella scienza dei dati, di Terence Shin
• Come creare un sandbox per l'ottimizzazione della pipeline AutoML, di Matthew Mayo
• 7 differenze tra un analista di dati e un data scientist, di Zulie Rane

 Opinioni

• Quanti neuroni AI ci vogliono per simulare un neurone cerebrale?, di Jesus Rodriguez
• Smart Ingestion: utilizzo dell'IA basata sull'ontologia, di Prad Upadrahta
• Matematica 2.0: l'importanza fondamentale del machine learning, del dottor Claus Horn

 Migliori storie, tweet

• Principali storie di agosto: automatizza Microsoft Excel e Word utilizzando Python, di KDnuggets
• Top Stories, 6-12 settembre: leggi i file Excel con Python? C'è un modo 1000 volte più veloce; 8 idee per progetti di deep learning per principianti, di KDnuggets

 
 Offerte di lavoro

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