Kurumsal kuruluşların yapılandırılmamış verileri hızla ayrıştırması gereken mevcut ihtiyacı inceleyelim ve 2022'de son derece alakalı olan çeşitli veri yönetimi eğilimlerini inceleyelim.
Yarışmalara katılmak bana makine öğrenimi hakkında her şeyi öğretti ve birden fazla alanı çevrimiçi kurslardan daha hızlı öğrenmenize nasıl yardımcı olabilir.
İster bağımsız çalışıyor olun, ister bir şirket için bir yığın kuruyor olun, uygun fiyatlı bir yığın seçeneğine ihtiyacınız vardır. İşte yığınınızı çok fazla harcamadan nasıl kurabileceğiniz.
İlk işiniz her zaman korkutucu olacak. Kendi fikrinizi söylemek için endişeli ve gergin hissedeceksiniz. Herkesin işine ve özel yaşamına dahil etmesi gerektiğine inandığım birkaç noktaya değineceğim.
Esnafların becerilerini geliştirmeleri gerektiği gibi, veri bilimcileri de içinde bulunduğumuz sürekli değişen dünyada büyümeli. Bununla birlikte, kariyerinizi ilerletirken veri bilimi becerilerinizi nasıl geliştirebileceğinizi inceleyelim.
Titiz bilim zorludur ve herhangi bir çalışma sorgulanabilir. Aldatma insan doğasının bir parçasıdır ve bilim adamları, gazeteciler ve politika yapıcılar gibi insandır. Biz de bir araştırmaya sırf heyecan verici bulduğumuz için ya da bizi rahatlattığı ya da inançlarımıza uyduğu için güvenmemeye özen gösteriyoruz ve buna dikkat etmeliyiz.
Alanınızı düzenleyin ve veri bilimi yolculuğunuza başlamak için en iyi kitaplar, ücretsiz eğitimler, kurslar, platformlar ve sertifikalar hakkında bilgi edinin.
Bu makalede Eric Siegel, son KDnuggets anket sonuçlarını özetliyor ve makine öğrenimi projelerinin yaygın başarısızlığının ihtiyatlı liderlik eksikliğinden kaynaklandığını savunuyor. Ayrıca, MLops'un temel eksik bileşen olmadığını savunuyor - bunun yerine, etkili bir ML liderlik uygulamasının model entegrasyon kuyruğunu sallayan köpek olması gerektiğini savunuyor.
