Sieben lesenswerte Artikel zu Data Science und Deep Learning in diesem Monat

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Laut einer Studie wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern bis 2020 um 15% steigen. Studie von IBM und die Nachfrage nach künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen experts is expected to rise as well. Companies are increasingly hiring AI experts and freiberufliche Datenwissenschaftler um den Mangel an internen Talenten auszugleichen, und Universitäten auf der ganzen Welt führen Kurse für maschinelles Lernen und Analytik ein.

It is imperative that everyone who uses data or is interested in Tiefes Lernen – especially businesses and researchers – keep themselves up to date with the latest developments in the field. Here is a compilation of seven useful and informative resources as recent as August 2017, that will help you you stay on top of your game.

1. DataViz als Geschichte: Karten zur Illustration der Sonnenfinsternisse des 20. Jahrhunderts
(Michael Sandberg, Dataviz-Blog)

2. 7 Prognosen für den Analytikmarkt
(Taner Akcok, Menschwerdung)

3. Wie man Experimente zum maschinellen Lernen systematisch plant und durchführt
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

4. Maschinelles Lernen zur Verbesserung der Patientenversorgung 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. Die NASA nutzt Intels Deep Learning, um bessere Mondkarten zu erstellen
(Brian Heater, Tech Crunch)

6. Eine umfassende Einführung in Deep Learning (Video)
(DeepLearning.TV)

7. Analyse der Kryptowährungsmärkte mit Python
(Blog von Patrick Triest)

Haben Sie Vorschläge für Artikel oder Ressourcen, die wir in die Liste aufnehmen können? Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören. Schreiben Sie uns in den Kommentaren unten oder Tweet an uns.


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Über den Autor

Ramya Sriram ist verantwortlich für digitale Inhalte und Kommunikation bei Kolabtree (kolabtree.com), der weltweit größten Plattform für freiberufliche Wissenschaftler. Sie verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen Verlagswesen, Werbung und Erstellung digitaler Inhalte.

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