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태그: 2022년 XNUMX월 의견

데이터 과학 포트폴리오를 디자인하는 방법

빅 데이터
저자가 눈에 띄고 주목받는 데이터 과학 포트폴리오를 만든 방법에 대한 개요를 읽어보세요.

톱 뉴스

데이터 과학 직업을 구할 수 없습니까? 여기 왜

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당신은 잘못된 조언을 받고 있습니다.

비정형 데이터: 2022년 분석의 필수 요소

빅 데이터
기업 조직이 비정형 데이터를 신속하게 분석해야 하는 현재 요구 사항을 조사하고 2022년에 관련성이 높은 여러 데이터 관리 동향을 조사해 보겠습니다.

대회에 참가하여 기계 학습을 4배 빠르게 배우십시오.

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대회에 참가하면서 머신 러닝에 대한 모든 것을 배웠고 온라인 과정보다 여러 도메인을 더 빨리 배울 수 있는 방법을 배웠습니다.

예산에 데이터 과학 스택을 설정하는 방법

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독립적으로 작업하든 회사를 위해 스택을 설정하든 관계없이 저렴한 스택 옵션이 필요합니다. 너무 많은 비용을 들이지 않고 스택을 설정할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

겸손하면 데이터 과학 기술이 향상되는 이유

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첫 직장은 항상 두렵습니다. 자신의 의견을 말하는 것이 불안하고 긴장될 것입니다. 나는 모든 사람이 자신의 일과 개인 생활에 통합해야 한다고 생각하는 몇 가지 요점을 짚고 넘어갈 것입니다.

끊임없이 변화하는 세상에서 데이터 과학자로 성장하는 방법

빅 데이터
상인이 기술 세트에서 성장해야 하는 것처럼 데이터 과학자도 우리가 살고 있는 끊임없이 변화하는 세상에서 성장해야 합니다. 이제 경력을 발전시키면서 데이터 과학 기술을 발전시킬 수 있는 방법을 분석해 보겠습니다.

2022년 인공지능 프로젝트 아이디어

빅 데이터
이 기사에서는 이력서에 잘 어울릴 인공 지능 프로젝트 아이디어 목록을 제공합니다. 

데이터 과학 코딩 인터뷰 질문에 답하는 방법

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이 체크리스트를 사용하여 데이터 과학 코딩 인터뷰 질문에 대한 답이 올바른 방향으로 가고 있는지 확인하십시오.

공급망 파이프라인을 구축하는 데 필요한 6가지 데이터 과학 기술

빅 데이터
다음은 포괄적이고 원활한 공급망 파이프라인을 구축하는 데 필요한 몇 가지 데이터 과학 기술입니다.

잘못된 과학의 신비화

빅 데이터
엄격한 과학은 도전적이며 모든 연구에 의문을 제기할 수 있습니다. 속임수는 인간 본성의 일부이며 과학자와 언론인, 정책 입안자도 인간입니다. 우리도 연구를 흥미롭게 여기거나 우리를 위안하거나 우리의 믿음에 부합한다는 이유로 연구를 신뢰하지 않도록 주의해야 합니다.

2022년 데이터 과학을 위한 최고의 학습 리소스

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공간을 정리하고 최고의 책, 무료 자습서, 코스, 플랫폼 및 인증에 대해 배워 데이터 과학 여정을 시작하십시오.

모델은 거의 배포되지 않습니다: 기계 학습 리더십의 산업 전반의 실패

빅 데이터
이 기사에서 Eric Siegel은 최근 KDnuggets 여론 조사 결과를 요약하고 ML 프로젝트의 만연한 실패는 신중한 리더십의 부족에서 비롯된다고 주장합니다. 그는 또한 MLops가 기본적으로 누락된 요소가 아니라고 주장합니다. 대신 효과적인 ML 리더십 관행은 모델 통합 꼬리를 흔드는 개여야 합니다.
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