Podcast DSA
No Podcast DSA vamos conversar essencialmente sobre carreiras em Data Science, mercado de trabalho no Brasil e no exterior, por onde começar, os diferentes perfis profissionais e muito mais.
No Podcast DSA vamos conversar essencialmente sobre carreiras em Data Science, mercado de trabalho no Brasil e no exterior, por onde começar, os diferentes perfis profissionais e muito mais.
Cada um dos três, para dar sentido à sua própria ocupação, desenvolveu seus próprios mecanismos de enfrentamento do tempo. Aqui estão alguns hacks de eficiência pouco ortodoxos desses três homens no topo do mundo.
Os dias em que a pessoa com mais experiência na sala tomava as grandes decisões acabaram. Hoje, são os dados, e não o instinto, que orientam a maioria das decisões de negócios.
Vem aí o Programa de Mentoria Entre os Alunos DSA, Temporada 2021.
Um dos aspectos mais significativos do aprendizado de máquina são os inúmeros algoritmos disponíveis para que os Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning possam usar e construir modelos e projetos de aprendizado de máquina.
Este é o quarto artigo da série sobre Conceitos Fundamentais de Machine Learning.
A importância do conhecimento em programação ao trabalhar com Machine Learning.
A Matemática é, inegavelmente, o aspecto mais significativo em Machine Learning.
Este é o primeiro de uma série de artigos em nosso blog sobre Conceitos Fundamentais de Machine Learning. À medida que Machine Learning está cada vez mais presente em nossas vidas, conhecer os conceitos fundamentais se torna relevante para profissionais de qualquer área.
Aniversário de 5 anos da DSA.
Neste artigo, veremos como o Facebook, o Airbnb e o Uber definem o problema da descoberta de dados em seus contextos de negócios e como eles os abordaram de forma exclusiva com suas próprias plataformas internas.
Neste artigo, vamos explorar a Aprendizagem Federada em termos de seus primórdios, benefícios, desafios, bem como alguns avanços recentes com Edge Computing
Aqui estão 5 Livros Para Aprender Estatística Para Data Science.
Habilidades que se tornaram as mais essenciais para todo profissional de Ciência de Dados.
Como um praticante de Ciência de Dados, você pode ter tropeçado em questões relacionadas ao alto uso de Memória RAM / CPU, problemas ao carregar grandes conjuntos de dados, rastrear o progresso de certas funções, formatar código e atualizar pacotes Python.