最も人気のある先週

1. パイプを使用してクリーンなPythonコードを作成する、KhuyenTranによる
2. 優れたデータサイエンティストになるために必要な5つの主要なスキル、シャラン・クマール・ラビンドラン
3. 実稼働環境への機械学習アルゴリズムの完全なエンドツーエンド展開、グラハム・ハリソン著
4. 成功したデータサイエンティストの5つの特徴、Matthew Mayo作
5. データサイエンスの統計を学習するためのトップリソース、Springboardによる

先週最も人気のあるツイート

1. 90 以上の #MachineLearning アルゴリズムを #Python の例とともに説明
2. あなたに仕事をもたらす #DataScience ポートフォリオ #KDN
3. #データサイエンティストは必要ありません、必要なのはデータ エンジニア #KDN
4. #MachineLearning アルゴリズムのライブ運用環境への完全なエンドツーエンドの導入 – KDnuggets
5. #DataEngineer という用語の使用をやめてください。この役割を表すより適切な用語が 5 つあります

最も人気のある過去30日間

1. パイプを使用してクリーンなPythonコードを作成する、KhuyenTranによる
2. 機械学習エンジニアがデータサイエンティストに取って代わる理由、ArthurMello作
3. 堅実なデータチームの構築、ロメイン・ヒュエット
4. データサイエンティストとして認定される方法、Abid AliAwan著
5. 5年の実際のビジネス問題を解決するのに役立つ2022つの実用的なデータサイエンスプロジェクト、テレンスシン
6. 初心者のための19のデータサイエンスプロジェクトのアイデア、ZulieRaneによる
7. データサイエンスインタビューで最も一般的なSQLの間違い、NateRosidiによる
8. 優れたデータサイエンティストになるために必要な5つの主要なスキル、シャラン・クマール・ラビンドラン
9. 実稼働環境への機械学習アルゴリズムの完全なエンドツーエンド展開、グラハム・ハリソン著
10. 9億ドルのAI障害、調査済み、ジャンルカ・マウロ作