La semana pasada más popular

1. ¿Es la ciencia de datos una carrera en extinción?, por Natassha Selvaraj
2. Las cinco funciones principales de la ventana SQL que debe conocer para las entrevistas de ciencia de datos, por Terence Shin
3. Una mirada profunda a 13 roles de científicos de datos y sus responsabilidades, de Nate Rosidi
4. Preguntas de entrevista de SQL para profesionales experimentados, de Nate Rosidi
5. ¿Por qué los modelos de aprendizaje automático mueren en silencio?, por Thuwarakesh Murallie

Tweets más populares la semana pasada

1. Cómo me convertí en un verdadero científico de datos autodidacta: mi historia
2. #Python no es el lenguaje de programación del futuro, y he aquí por qué
3. Aprendizaje automático interpretable: una guía para explicar los modelos de caja negra
4. 25 repositorios de Github que todo desarrollador de #Python debe conocer #KDnuggets
5. 10 conjuntos de datos de Kaggle en los que deberías practicar para mejorar tus habilidades de #DataScience

Los últimos 30 días más populares

1. ¿Es la ciencia de datos una carrera en extinción?, por Natassha Selvaraj
2. 3 herramientas para rastrear y visualizar la ejecución de su código Python, por Khuyen Tran
3. 6 modelos predictivos que todo científico de datos principiante debería dominar, por Ivo Bernardo
4. Escribir código Python limpio usando tuberías, por Khuyen Tran
5. Una implementación completa de extremo a extremo de un algoritmo de aprendizaje automático en un entorno de producción en vivo, por Graham Harrison
6. Las mejores herramientas ETL en 2021, por Datos de Mozart
7. ¿Por qué los modelos de aprendizaje automático mueren en silencio?, por Thuwarakesh Murallie
8. Las 5 características de un científico de datos exitosopor Matthew Mayo
9. Tres bibliotecas R que todo científico de datos debe conocer (incluso si usa Python), por Terence Shin
10. Preguntas de entrevista de SQL para profesionales experimentados, de Nate Rosidi