특징

• 데이터 과학 네트워크 구축에 시간을 낭비하지 마십시오, 커티스 파이크스
• 초보자를 위한 19가지 데이터 과학 프로젝트 아이디어, 줄리 레인 지음
• 100개가 넘는 ETL을 ELT 데이터 파이프라인으로 재설계한 방법, 니콜라스 레옹
• 기계 학습의 11가지 역할 모델의 일화, 로버트 먼로
• NLP의 다양한 단어 임베딩 기술에 대한 최고의 가이드, Neeraj Agarwal 작성

 제품, 서비스

• 데이터 인텔리전스 서밋에 참석하여 데이터 사고 리더로부터 배우기, 카세르타
• AWS Data Exchange 웨비나: 타사 금융 서비스 데이터로 경쟁력 유지, 로이드 나
• 기계 번역 프로젝트를 빠르게 추적하는 방법, 정의에 의해

 튜토리얼, 개요

• 모든 파이썬 개발자가 알아야 할 25가지 Github 리포지토리, 압하이 파라샤르
• Dream Come True: 생각을 통해 웹사이트 구축, Ajay, Agarwal & Nema 작성
• 휴대폰의 딥 러닝: 모바일 플랫폼에서 사용하기 위한 PyTorch C++ API, 드루브 마타니
• 컴퓨터 비전의 10가지 AI 프로젝트 아이디어, 마니카 나그팔
• NVIDIA NGC 컨테이너란 무엇이며 이를 사용하는 방법Kevin Vu 제작
• 데이터 및 분석 작업을 위해 Agile에서 훔쳐야 할 두 가지 간단한 것, 존 로옌스
• 데이터 과학자를 위한 가상 프레젠테이션 팁, 마이클 버크

 의견

• 데이터 과학자를 다른 직업과 차별화하는 5가지, Matthew Mayo 저
• 셀프 서비스 BI에서 누락된 사항과 그에 대해 우리가 할 수 있는 일, 벤 스탠실

 주요 뉴스

• 18월 최고의 기사: XNUMX개월 만에 데이터 과학으로 수입을 세 배로 늘린 방법; ML 또는 DS 과정을 수강하기 전에 Google에서 권장하는 작업, KDnuggets 제작
• 주요 뉴스, 8월 14-XNUMX일: 데이터 과학 네트워크 구축에 시간을 낭비하지 마십시오, KDnuggets 제작
• 2021년 XNUMX월 KDnuggets Top Blogs 보상, 작성자 : Gregory Piatetsky

 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

 주의 이미지

기계 학습의 11가지 역할 모델의 일화에서