Vous avez suivi le mauvais conseil.

Examinons le besoin actuel des entreprises d'analyser rapidement des données non structurées et examinons plusieurs tendances de gestion des données qui sont très pertinentes en 2022.

Participer à des concours m'a tout appris sur l'apprentissage automatique et comment il peut vous aider à apprendre plusieurs domaines plus rapidement que les cours en ligne.

Que vous travailliez de manière indépendante ou que vous mettiez en place une pile pour une entreprise, vous avez besoin d'une option de pile abordable. Voici comment vous pouvez configurer votre pile sans trop dépenser.

Votre premier travail sera toujours effrayant. Vous vous sentirez anxieux et nerveux de donner votre propre opinion. Je vais passer en revue quelques points que je pense que tout le monde devrait intégrer dans son travail et sa vie personnelle.

Tout comme les gens de métier doivent développer leurs compétences, les scientifiques des données doivent également évoluer dans le monde en constante évolution dans lequel nous vivons. Cela dit, voyons comment vous pouvez faire évoluer vos compétences en science des données tout en faisant progresser votre carrière.

Dans cet article, je vais vous fournir une liste d'idées de projets d'intelligence artificielle qui auraient fière allure sur votre CV. 

Utilisez cette liste de contrôle pour vous assurer que votre réponse aux questions de l'entretien de codage en science des données est sur la bonne voie.

Voici quelques-unes des technologies de science des données nécessaires pour créer un pipeline de chaîne d'approvisionnement complet et fluide.

Une science rigoureuse est un défi et toute étude peut être remise en question. La tromperie fait partie de la nature humaine et les scientifiques sont humains, tout comme les journalistes et les décideurs politiques. Nous aussi et devons faire attention à ne pas faire confiance à une étude simplement parce que nous la trouvons passionnante, ou parce qu'elle nous réconforte ou est conforme à nos croyances.

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Dans cet article, Eric Siegel résume les récents résultats du sondage KDnuggets et affirme que l'échec généralisé des projets ML provient d'un manque de leadership prudent. Il soutient également que MLops n'est pas l'ingrédient manquant fondamental - au lieu de cela, une pratique de leadership ML efficace doit être le chien qui remue la queue de l'intégration du modèle.