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- 在边缘AI应用中最大化性能
- 我们可以期待GPT-5带来什么？
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- 机器学习并不像你的大脑第6部分：精确突触权重的重要性及其快速设置的能力
- 欧洲AI法案：简化版
- AI有自己的蝙蝠侠吗？
- ===职业发展===
- 5个需求高但未得到足够认可的IT职位
- 科技行业各领域的热门 Google 认证
- 科技裁员的原因是什么？
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- KDnuggets™ 新闻 20:n42, 11月4日: 数据科学、数据可视化和机器学习的顶级Python库；掌握时间序列分析
- KDnuggets™ 新闻 20:n41, 10月28日：初级和高级数据科学家的区别；不存在公民数据科学家这一说
- ===简历===
- KDnuggets™ 新闻 21:n40，10 月 20 日：你需要的 20 个 Python 包用于机器学习和数据科学；通过项目展示来赢得数据科学面试
- KDnuggets™新闻20:n41，10月28日：初级和高级数据科学家的区别；没有所谓的公民数据科学家
- KDnuggets™ 新闻 20:n25，6月24日：你应该了解的 PyTorch 基础知识；提升数据科学技能的免费数学课程
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- Google 开源了 MobileNetV3，并提出了改进移动计算机视觉模型的新思路
- ===DS===
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- 数据从哪里来？
- 10种高级 Git 技巧
- 10 个计算机视觉 AI 项目创意
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- 2020年10个惊人的机器学习项目
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- 每个初学者都应该学习的 10 个必备 DevOps 工具
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- 10 个顶级大学的免费机器学习课程
- 10 本机器学习和数据科学必读的免费书籍
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- 10个免费的顶级机器学习课程
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- 10 个 GitHub 仓库来掌握数据科学
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- 十个 GitHub 仓库，助你掌握 MLOps
- 精通Python的10个GitHub库
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- 10 个 GitHub 仓库来掌握统计学
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- 10 个在 ChatGPT 时代建立深科技初创公司的障碍
- 10 个 Jupyter Notebook 小技巧和窍门
- 2022年及以后10个关键AI与数据分析趋势
- 成为数据科学家你需要了解的十种机器学习算法
- 10个机器学习模型训练中的错误
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- 作为数据科学初学者，你应该避免的10个错误
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- 10 个我们都应该知道的 Python 代码片段
- 每个数据科学家都应该知道的10个Python库
- 10个Python初学者技能
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- 今天你应该学习的10个Python技巧和窍门
- 数据科学自学的10个资源
- 10个简单技巧加速你在Python中的数据分析
- 数据科学家需要掌握的10种统计技术
- 10 个统计学问题助你在数据科学面试中脱颖而出
- 你可能不知道的 10 件关于 Scikit-Learn 的事
- 10个被低估的机器学习Python包
- 10个被低估的Python技能
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- 获取数据科学项目的10个精彩网站
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- 数据科学家的14个必备Git命令
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- 15 个数学 MOOC 课程，专注于数据科学
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- KDnuggets™ 新闻 16:n36，10月12日：数据科学维恩图的对决；9个奇怪和令人惊讶的见解；大数据分析中的投资回报率
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- ===engi===
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- OLAP 是否已经过时？
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- ===LM===
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- 21个必须知道的数据科学面试问题及答案
- 掌握LLM的5门课程
- ===机器学习===
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- 使用 Scikit-learn 进行机器学习分类入门
- 如何通过数据中心的人工智能使自己与其他申请者区分开来
- 24个数据科学面试中的A/B测试问题及其破解方法
- 24本最佳（且免费的）理解机器学习的书籍
- 你可能会在下次面试中遇到的 24 道 SQL 问题
- 什么是MLOps工程师？
- 张量到底是什么？！？
- 25个高级SQL面试问题
- 25本免费书籍，掌握SQL、Python、数据科学、机器学习和自然语言处理
- 25 门免费课程，掌握数据科学、数据工程、机器学习、MLOps 和生成式 AI
- 每个Python开发者都应该知道的25个Github仓库
- 25 个 Pandas 技巧
- KDnuggets™ 新闻 21:n40, 10月20日：你需要的 20 个 Python 包用于机器学习和数据科学；通过项目在数据科学面试中脱颖而出
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- KDnuggets™ 新闻 20:n36, 9月23日：新调查：你在2020年使用最多的 Python IDE / 编辑器是什么？；自动化你的 Python 项目的每一个方面
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- 用 Spark、Optimus 和 Twint 在几分钟内分析推文的 NLP
- 如何在一夜之间将你的数据分析咨询费率提高两倍
- 3 个你应该知道的高级 Python 特性
- 数据插补的三种方法
- 成功数据科学团队的三个关键组成部分
- 你应该考虑的 3 个课程，如果你想成为数据分析师
- 对话式人工智能开发中的3个关键挑战及其解决方法
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- 3 个保证能让你找到工作的数据科学项目
- 数据科学与机器学习编码的3个区别
- 3 种不同类型的机器学习
- 3 个免费初学者机器学习课程
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- 3 门免费的数据科学统计学课程
- 3个数据科学领域的难度较高的 Python 编程面试问题
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- 人工智能领域的3个鼓舞人心的故事
- 3 种有趣的 Python 上下文管理器用法
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- 重新思考机器学习的三大法则
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- 处理离群点的三种方法
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- 3 种基于研究的高级提示技术，以提高 LLM 的效率和速度优化
- Llama，Llama，Llama：3个简单步骤，使用你的内容进行本地RAG
- 加速你的 Python 代码的三种简单方法
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- 利用数据的力量的三步骤
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- 使我的收入翻倍的3个宝贵技能
- 免费访问Claude AI的3种方式
- 免费访问 GPT-4 的 3 种方法
- 3 种将行附加到 Pandas 数据框的方法
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- 使用稳定扩散生成超现实面孔的三种方法
- 利用 ChatGPT 和 AI 赚钱的 3 种方式
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- 30个免费资源用于机器学习、深度学习、自然语言处理和人工智能
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- 成为数据科学家应该了解的十种机器学习算法
- 前10大机器学习应用场景：第2部分
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- 100 个活跃的分析、大数据、数据挖掘、数据科学和机器学习博客
- 5 款最佳机器学习 API 用于数据科学
- 50+ 数据科学和机器学习备忘单
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- ===MLOPS===
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- ===自然语言处理===
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- ===PROG===
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- KDnuggets™ 新闻 21:n48, 12 月 22 日：使用管道编写干净的 Python 代码；成为优秀数据科学家所需的 5 项关键技能
- ===PY===
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- 3D 人体姿态估计实验与分析
- 深度学习的四个最佳 Jupyter Notebook 环境
- 数据科学家的 4 种现实职业选择
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- KDnuggets™ 新闻 20:n29，7月29日：Python数据预处理简易指南；构建更好的Spark UI；为程序员提供的计算代数免费课程
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- 数据科学家需要了解的5个基本统计概念
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- 扩展数据科学知识的 5 种方法
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- 强化学习入门的5种方法
- 处理数据不足的 5 种方法
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- 免费访问 GPT-4o 的 5 种方法
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- 你可以使用 ChatGPT 视觉进行数据分析的 5 种方法
- 50家公司引领人工智能革命，详细信息
- 2020年每位数据科学家必读的50本免费书籍
- 50+ 有用的机器学习与预测 API，2018 年版
- 50+ 数据科学和机器学习备忘单
- ===SQL===
- SQL 与 CSV
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- KDnuggets™ 新闻 21:n36，9月22日：机器与深度学习大全开放书；本地 Python 中的简单 SQL
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- 6个人工智能神话破解：分辨事实与虚构
- 6 本每个数据科学家都应随时备齐的书籍
- 每位数据科学家都应阅读的6本开放数据书籍
- 成为数据科学“独角兽”的六个商业概念
- 6个对数据科学家有利的商业趋势
- 6 个令人惊叹的 ChatGPT 扩展，用于任何地方
- 6 个 ChatGPT 提示，提升工作生产力
- 数据科学中的六个常见错误及如何避免
- 我最近发现的6个酷炫的Python库
- 6个数据科学证书，让你的职业生涯更进一步
- 2022年值得工作的6家数据科学初创公司
- 你需要的6种数据科学技术来构建你的供应链管道
- 使用 Tensorflow.js 实现计算机视觉应用的 6 个简单步骤
- 每个有志数据科学家在2019年应设定的6个目标
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- 用 Python 在 Facebook 数据上可以做的 6 件有趣的事
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- 2018 年最有用的 6 个机器学习项目
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- LangChain 尝试评估的 6 个 LLM 问题
- 每个数据科学家应该了解的 6 个 Python 机器学习工具
- Python 突然变得非常受欢迎的 6 个原因
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- 启动数据科学职业的六步计划
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- 6 个 YouTube 频道学习 AI
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- 7种最佳机器学习库解析
- 7 个最佳 SQL 练习平台
- 7 个最佳平台来实践 Python
- 7 个最佳机器学习实验追踪工具
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- 7个数据分析面试问题及答案
- 2021 年七个数据安全最佳实践
- 数据分析师与数据科学家之间的7个区别
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- 数据工程的7个重要备忘单
- 7 个重要的数据质量检查与 Pandas
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- 7门免费哈佛大学课程提升你的技能
- 7 个免费 Kaggle 微课程
- 7 个免费平台，帮助构建强大的数据科学作品集
- 7 个数据工程师在 Google BigQuery 中需要注意的“陷阱”
- 提升数据科学工作流程的7个GPT
- 数据科学家的七个高薪副业
- 7个你不能错过的机器学习算法
- 7个机器学习组合项目以提升简历
- 2024 年你必须知道的 7 个现代 SQL 数据库
- 七个最推荐的学习数据科学技能
- 数据科学简历中的 7 个必备要素
- 7 个编程面试必知的 Python 技巧
- 7 个 Pandas 绘图函数用于快速数据可视化
- 获取高薪数据科学职位的7个平台
- 7 个使用生成性 AI 构建的项目
- 每个数据工程师都应该知道的 7 个 Python 库
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- 你不该成为数据科学家的7个理由
- 7个原因你在获得数据科学职位时感到困难
- 7 种 SMOTE 变体用于过采样
- 数据科学中你应该了解的 7 个 SQL 概念
- 7 个步骤打造获奖的数据科学简历
- Python 基础机器学习的 7 个步骤——2019 版
- 掌握数据清理和预处理技术的7个步骤
- 7 步掌握 Python 数据准备
- 使用敏捷方法掌握数据科学项目管理的7个步骤
- 掌握Python中的中级机器学习的7个步骤 — 2019年版
- 2022年掌握Python机器学习的7个步骤
- 精通数据科学中的Python的7个步骤
- 掌握 SQL 数据科学的 7 个步骤 — 2019 年版
- 掌握数据科学所需的 SQL 的 7 个步骤
- 7 步骤获得你的第一个数据科学工作
- 数据讲述的 7 个步骤
- 掌握数据清理的7个步骤，使用Python和Pandas
- 掌握数据工程的7个步骤
- 7 步骤掌握 pandas 和 Python 的数据整理
- 掌握探索性数据分析的 7 个步骤
- 掌握大型语言模型微调的7个步骤
- 掌握大型语言模型（LLMs）的7个步骤
- 掌握数据科学数学的 7 个步骤
- 掌握 MLOPs 的 7 个步骤
- 掌握自然语言处理的 7 个步骤
- 在本地 CPU 上运行小型语言模型的 7 个步骤
- 7 个你需要掌握的超级备忘单以应对机器学习面试
- 处理不平衡数据的 7 种技术
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- 学生在数据科学简历中遗漏的7件事
- 数据科学项目管理的7个技巧
- 7个提高数据科学代码可读性的技巧
- 7 个 Python 初学者提示
- 7种用于自然语言处理的人工神经网络类型
- 数据科学家职业的7种类型
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- 7种ChatGPT让你编码更好更快的方法
- 提升机器学习模型的7种方法
- 数据科学的 8 个基础统计概念
- 8种最佳Python图像处理工具
- 8 种内置 Python 装饰器帮助编写优雅代码
- 8种常见的陷阱可能会破坏你的预测
- 2024年你需要选择的8个数据工程职位
- 8个免费的AI和LLMs平台
- 8个免费的谷歌课程，帮助你获得高薪工作
- 8个免费的MIT在线数据科学学习课程
- 8个让你的作品集脱颖而出的 AI/机器学习项目
- 机器学习研究人员需要学习的 8 种神经网络架构
- 2020年我作为数据科学家学习的8种新工具
- 8个开源替代ChatGPT和Bard
- 获取机器学习职位面试的8种途径
- 数据专业人士寻找数据集的 8 个地方
- 2023年数据科学的8种编程语言
- 2 年内提升数据科学技能的 8 种方法
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- 9本免费书籍，供学习数据挖掘和数据分析之用
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- 9个顶尖平台，练习关键的数据科学技能
- 90% 的今天的代码是为了防止失败而编写的，这是一种问题
- 初学者指南：十大机器学习算法
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- 本地运行 LLaMA 2 的简单指南
- 逐步指南：阅读和理解 SQL 查询
- Python NLP库概览
- A/B 测试：数据科学面试中 7 个常见问题及解答，第 1 部分
- A/B 测试：数据科学面试中的 7 个常见问题及答案（第 2 部分）
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- 这里是如何在 GPU 上加速你的数据科学
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- 加速自然语言处理：亚马逊的免费课程
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- 高级 PyTorch Lightning 使用 TorchMetrics 和 Lightning Flash
- 数据科学中的高级统计概念
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- 对于有志数据科学家的建议
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- 建立数据科学作品集：机器学习项目第 1 部分
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- 使用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分类
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