Публикации по теме 'women-in-tech'
Решение проблем для разработчиков нового программного обеспечения
Как развитие индивидуального подхода может повысить ваше влияние
Опытный разработчик программного обеспечения не означает, что вы знаете решение каждой проблемы. Это также не зависит от знания всей системы и множества ее крайних случаев.
Я понял. Такое ощущение, что вы должны знать эти вещи холодно, особенно когда вы разговариваете со старшим разработчиком, который, кажется, знает все с головы до ног. Но спросите себя: работает ли этот человек над проблемой, на которую он уже знает..
6 инструментов для парсинга, которые упрощают сбор данных
Первый шаг любого проекта в области науки о данных - это сбор данных.
Ни один проект по науке о данных не обходится без данных; Я даже могу утверждать, что вы не можете сказать «наука о данных» без данных. Часто в большинстве проектов по науке о данных данные, которые необходимо анализировать и использовать для построения моделей машинного обучения, хранятся где-то в базе данных. Иногда это где-то бывает в Интернете.
Вы можете собирать данные с определенной веб-страницы об..
10 основных команд оболочки, которые должен знать каждый программист
Работайте со своим компьютером быстрее и эффективнее
Мы все - возможно, - начали свое путешествие в области науки о данных или программирования с помощью графического интерфейса. Инструмент или приложение, в котором все создано, и нам просто нужно написать код и нажать какую-нибудь кнопку, чтобы скомпилировать и запустить его. Вуаля, результаты появятся, и все готово.
Хотя в графическом интерфейсе нет абсолютно ничего плохого, по мере продвижения по карьерной лестнице вам..
Преодолев барьеры для женщин в ИТ: советы ученого по данным и капитана команды
Мы поговорили с Dynatracer Magdalena о ее выдающейся карьерной траектории и преодолении барьеров как женщины, работающей в области науки о данных.
Магдалена Цушрадер — капитан команды и старший научный сотрудник Dynatrace. Она также наставляет женщин, которые хотят расширить или освежить свои навыки программирования в регулярных учебных группах ассоциации женщин-программистов.
Как вы заинтересовались программированием и наукой о данных?
В детстве одним из моих любимых занятий..
Как я получил постоянную работу в сфере технологий в США
Карьера
Как я получил постоянную работу в сфере технологий в США
Мой опыт от колледжа, стажировок до работы на полную ставку в компании моей мечты
Во время учебы в колледже в Миссисипи я чувствовал себя очень изолированным. Я была одной из немногих женщин в своем классе в программе магистра компьютерных наук, и у меня почти не было поддержки со стороны профессоров. Моим советником была женщина, и она…
Как девушка, боящаяся компьютеров, попала в буткемп по программированию.
Когда я рос, мир компьютеров совсем не интересовал меня. Для меня это было просто несуществующей вещью. Или, скорее, это было чем-то далеким для ботаников. И вы знаете, выросший в 80-х и 90-х «компьютерщик никогда не был девочкой». Так что, к сожалению, там, где я был, я рано узнал об этих компьютерах, и тем более программирование было не для меня.
Представьте себе девушку, ставшую женщиной, а затем решившую начать учебный курс по программированию, чтобы стать..
Ваш ИИ - отстой
ДА, ЭТО ДЕЙСТВУЕТ, И ВСЕ НАС СПАСИТ НЕ БУДЕТ
Искусственный интеллект (ИИ) взаимодействует с нами каждый день. Когда это хорошо, у него есть потенциал помочь людям и сделать нашу жизнь проще и удобнее. Однако ИИ по-прежнему крайне ограничен с точки зрения точности, эффективности и узости задачи. Слишком часто ИИ создает жуткое, странное и разочаровывающее взаимодействие с пользователем, особенно когда ИИ имитирует человека или рассматривает пользователя как продукт. Расизм, сексизм и..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..