特征

• 一个能让你找到工作的数据科学投资组合, 娜塔莎·塞尔瓦拉吉
• 前 18 个低代码和无代码机器学习平台, 尤利娅·加夫里洛娃
• 面向初学者的 8 个深度学习项目创意, 阿克萨扎法尔
• 使用 Python API 进行数据科学项目, 内森·罗西迪
• 深度学习的文本预处理方法，作者：Kevin Vu

 产品和服务

• 亚马逊网络服务网络研讨会：利用消费者洞察数据提高客户满意度和销售额, 罗伊德娜
• 85% 的数据科学项目失败——这是避免它的方法, 通过 SparkBeyond
• 300 位数据科学领导者分享是什么阻碍了他们的团队, 多米诺骨牌

 教程，概述

• 使用多个 GPU 和 Dask 加速神经网络训练, 杰奎琳·诺利斯
• 没有数据工程技能的数据科学家将面临残酷的真相, 索纳耶尔德勒姆
• OpenAI Gym、RLlib 和 Google Colab 强化学习简介, 加拉尼克和米卡
• 自动化和编排数据管道的完美方式, 通过 Thuwarakesh Murallie
• 我在数据科学职业生涯 3 年中学到的 3 个最重要的教训，作者：Terence Shin
• 如何创建 AutoML 管道优化沙箱，作者：Matthew Mayo
• 数据分析师和数据科学家之间的 7 个区别, 祖利·雷恩 (Zulie Rane)

 意见

• 模拟大脑神经元需要多少 AI 神经元？，作者：耶稣·罗德里格斯
• 智能摄取：使用本体驱动的人工智能, 普拉德·乌帕德拉什塔
• 数学 2.0：机器学习的根本重要性，克劳斯·霍恩博士

 热门故事，推文

• 八月热门故事：使用 Python 自动化 Microsoft Excel 和 Word, 通过 KDnuggets
• 头条新闻，6 月 12 日至 1000 日：您是否使用 Python 读取 Excel 文件？ 有一种快 8 倍的方法； 面向初学者的 XNUMX 个深度学习项目创意, 通过 KDnuggets

 
 工作机会

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一个能让你找到工作的数据科学投资组合