本月必读的七篇数据科学与深度学习文章

0

根据一项研究,到2020年,对数据科学家专家的需求预计将增长15%。 IBM的研究 而对人工智能和机器学习专家的需求预计也会上升。公司正越来越多地雇用人工智能专家和 自由职业的数据科学家 以弥补内部人才的短缺,世界各地的大学正在引入机器学习和分析课程。

每个使用数据或对深度学习感兴趣的人--特别是企业和研究人员--都必须让自己了解该领域的最新发展。这里汇编了截至2017年8月的七种有用的信息资源,它们将帮助你你保持在游戏的顶端。

1. 作为历史的DataViz。20世纪日食的地图说明
(Michael Sandberg, Dataviz博客)

2. 对分析市场的7项预测
(Taner Akcok, Becoming Human)

3. 如何系统地计划和运行机器学习实验
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

4. 使用机器学习来改善病人护理 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. 美国国家航空航天局正在使用英特尔的深度学习来构建更好的月球地图
(Brian Heater, Tech Crunch)

6. 深度学习的全面介绍(视频
(DeepLearning.TV)

7. 使用Python分析加密货币市场
(Patrick Triest的博客)

你是否有建议的文章或资源,我们可以添加到列表中?我们很愿意听到你的意见。请在下面的评论中写给我们,或者 发微博给我们.


Kolabtree帮助全球企业按需雇佣专家。我们的自由职业者已经帮助企业发表研究论文,开发产品,分析数据,以及更多。只需一分钟就可以告诉我们你需要做什么,并免费获得专家的报价。


分享。

关于作者

Ramya Sriram在世界最大的科学家自由职业平台Kolabtree(kolabtree.com)负责管理数字内容和通信。她在出版、广告和数字内容创作方面有超过十年的经验。

发表回复

值得信赖的自由职业者专家,随时为您的项目提供帮助


世界上最大的科学家自由职业平台  

不,谢谢,我现在不打算雇用。