Najważniejsze artykuły, 20 grudnia – 2 stycznia: 3 narzędzia do śledzenia i wizualizacji wykonania kodu w Pythonie

Najpopularniejsze w zeszłym tygodniu

1. 3 narzędzia do śledzenia i wizualizacji wykonywania kodu w Pythonie, autorstwa Khuyen Tran
2. 6 modeli prognostycznych, które powinien opanować każdy początkujący analityk danych, Ivo Bernardo
3. Najlepsze narzędzia ETL w 2021 r., autorstwa Mozarta Data
4. Napisz czysty kod Pythona za pomocą potoków, autorstwa Khuyen Tran
5. Trzy biblioteki R, które powinien znać każdy analityk danych (nawet jeśli używasz Pythona), autorstwa Terence Shin

Najpopularniejsze tweety w zeszłym tygodniu

1. 6 modeli predykcyjnych, które powinien opanować każdy początkujący analityk danych #DataScience #KDnuggets
2. #DataScience Program nauczania do samodzielnej nauki #KDN
3. Lista kontrolna do śledzenia postępów #DataScience #KDN
4. #DataScience Learning Roadmap na rok 2021 #KDN
5. 3 powody, dla których warto używać modeli regresji liniowej zamiast #NeuralNetworks #KDN

Najpopularniejsze w ciągu ostatnich 30 dni

1. Napisz czysty kod Pythona za pomocą potoków, autorstwa Khuyen Tran
2. Budowanie solidnego zespołu danych, autorstwa Romaina Huet
3. Jak uzyskać certyfikat analityka danych, autorstwa Abid Ali Awan
4. 3 narzędzia do śledzenia i wizualizacji wykonywania kodu w Pythonie, autorstwa Khuyen Tran
5. 6 modeli prognostycznych, które powinien opanować każdy początkujący analityk danych, Ivo Bernardo
6. Pełne wdrożenie algorytmu uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym na żywo, Graham Harrison
7. 5 praktycznych projektów data science, które pomogą Ci rozwiązać prawdziwe problemy biznesowe w 2022 roku, autorstwa Terence Shin
8. Najlepsze narzędzia ETL w 2021 r., autorstwa Mozarta Data
9. 5 kluczowych umiejętności potrzebnych do zostania świetnym analitykiem danych— Sharan Kumar Ravindran
10. 5 cech odnoszącego sukcesy naukowca danych, autorstwa Matthew Mayo