특징

• 취업에 도움이 되는 데이터 과학 포트폴리오, 작성자 : Natassha Selvaraj
• 상위 18개 로우 코드 및 노코드 머신 러닝 플랫폼, 율리아 가브릴로바
• 초보자를 위한 8가지 딥 러닝 프로젝트 아이디어, 아크사 자파르
• 데이터 과학 프로젝트를 위한 Python API 작업, 네이선 로시디
• 딥 러닝을 위한 텍스트 전처리 방법Kevin Vu 제작

 제품, 서비스

• Amazon Web Services 웨비나: 소비자 통찰력 데이터로 고객 만족도 및 매출 증대, 로이드 나
• 데이터 과학 프로젝트의 85%가 실패합니다. 이를 피하는 방법은 다음과 같습니다., SparkBeyond 작성
• 300명의 데이터 과학 리더가 팀을 방해하는 요소를 공유합니다., 도미노

 튜토리얼, 개요

• 다중 GPU 및 Dask로 신경망 훈련 속도 향상, 재클린 놀리스
• 데이터 엔지니어링 기술이 없는 데이터 과학자는 가혹한 진실에 직면하게 될 것입니다, 소너 일디림
• OpenAI Gym, RLlib 및 Google Colab을 사용한 강화 학습 소개, Galarnyk & Mika 작성
• 데이터 파이프라인을 자동화하고 조정하는 완벽한 방법, 투와라케시 무랄리
• 데이터 과학 경력 3년 동안 배운 가장 중요한 3가지 교훈, 테렌스 신
• AutoML 파이프라인 최적화 샌드박스를 만드는 방법, Matthew Mayo 저
• 데이터 분석가와 데이터 과학자의 7가지 차이점, 줄리 레인 지음

 의견

• 뇌 뉴런을 시뮬레이션하는 데 얼마나 많은 AI 뉴런이 필요합니까?예수 로드리게스
• 스마트 수집: 온톨로지 기반 AI 사용, 프라드 우파드라슈타
• 수학 2.0: 기계 학습의 근본적인 중요성, 클라우스 혼 박사

 주요 기사, 트윗

• XNUMX월 주요 뉴스: Python을 사용하여 Microsoft Excel 및 Word 자동화, KDnuggets 제작
• 주요 뉴스, 6월 12-1000일: Python으로 Excel 파일을 읽습니까? 8배 빠른 방법이 있습니다. 초보자를 위한 XNUMX가지 딥 러닝 프로젝트 아이디어, KDnuggets 제작

 
 작업

• 최근 참조 AI, 애널리틱스, 데이터 과학, 기계 학습 분야의 직업
• AI, 빅 데이터, 데이터 과학 또는 머신 러닝, 이메일과 관련된 산업 또는 학업 분야에 대한 KDnuggets 채용 페이지에 무료 짧은 항목을 게시 할 수 있습니다. 자세한 내용은 kdnuggets.com/jobs

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