В феврале 2021 года я участвовал в хакатоне DataScience, проводимом AnalyticsVidhya. Это был потрясающий опыт - участвовать в таком веселом испытании, и я многому научился из этого самого первого своего опыта. Эти задачи действительно помогают выявить бешеную энергию для инкапсуляции всех известных концепций науки о данных, прокладывая себе путь через несколько комбинаций функций, которые лучше всего сочетаются друг с другом для решения текущей проблемы и разрушают мозг, а также нервы для..

Если вы не верите, что ваш код самодокументирован, и следуете правилу, согласно которому документация является неотъемлемой частью хорошего проекта, возможно, вы найдете здесь несколько интересных моментов о создании документации из комментариев к коду. Очень здорово, что есть такие отличные проекты, как sphinx или jsdoc , которые помогают нам легко генерировать удобочитаемую документацию из исходного кода. И ниже некоторые мои рекомендации, как заполнить документацию по коду с помощью..

Машинное обучение - это прогрессивная область как в программной, так и в академической индустрии. Я размещаю все курсы, которые вы могли бы пройти на Coursera , которые могут дать вам хорошее преимущество в изучении машинного обучения. Имейте в виду, что ML - это прикладная область, в которой вам нужно работать с данными, и вы должны реализовать то, что вы изучаете. Поэтому я настоятельно рекомендую вам использовать Kaggle , чтобы попрактиковаться в своих знаниях, используя тонны..