Phổ biến nhất tuần trước

1. Khoa học dữ liệu có phải là một sự nghiệp sắp chết?, bởi Natassha Selvaraj
2. Năm chức năng hàng đầu của cửa sổ SQL mà bạn nên biết cho các cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu, bởi Terence Shin
3. Cái nhìn sâu sắc về 13 vai trò của nhà khoa học dữ liệu và trách nhiệm của họ, bởi Nate Rosidi
4. Câu hỏi phỏng vấn SQL dành cho các chuyên gia có kinh nghiệm, bởi Nate Rosidi
5. Tại sao các mô hình học máy chết trong im lặng?, bởi Thuwarakesh Murallie

Các bài đăng phổ biến nhất tuần trước

1. Cách tôi trở thành một nhà khoa học dữ liệu tự huấn luyện thực tế: Câu chuyện của tôi
2. #Python không phải là ngôn ngữ lập trình của tương lai và đây là lý do
3. Học máy có thể diễn giải - Hướng dẫn tạo mô hình hộp đen có thể giải thích được
4. 25 Kho lưu trữ Github Mọi nhà phát triển #Python nên biết #KDnuggets
5. 10 bộ dữ liệu từ Kaggle mà bạn nên thực hành để cải thiện kỹ năng #DataScience của mình

30 ngày qua phổ biến nhất

1. Khoa học dữ liệu có phải là một sự nghiệp sắp chết?, bởi Natassha Selvaraj
2. 3 công cụ để theo dõi và trực quan hóa việc thực thi mã Python của bạn, bởi Khuyen Tran
3. 6 mô hình dự đoán mà mọi nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu nên nắm vững, bởi Ivo Bernardo
4. Viết mã Python sạch bằng cách sử dụng Pipes, bởi Khuyen Tran
5. Triển khai đầy đủ từ đầu đến cuối của thuật toán học máy vào môi trường sản xuất trực tiếp, bởi Graham Harrison
6. Các công cụ ETL tốt nhất năm 2021, bởi Mozart Data
7. Tại sao các mô hình học máy chết trong im lặng?, bởi Thuwarakesh Murallie
8. 5 đặc điểm của một nhà khoa học dữ liệu thành công, bởi Matthew Mayo
9. Ba thư viện R mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên biết (ngay cả khi bạn sử dụng Python), bởi Terence Shin
10. Câu hỏi phỏng vấn SQL dành cho các chuyên gia có kinh nghiệm, bởi Nate Rosidi