6 прекрасных, испытанных на практике советов для преодоления вашего первого проекта по науке о данных, подходящих для новичков

6 проверенных на практике советов для успешного освоения вашего первого проекта по науке о данных – идеально для новичков

Оглавление

• #1: Настоящая цель вашего первого проекта: речь не идет о создании впечатления
• #2: Почему вашему первому проекту не обязательно быть креативным
• #3: Копирование, изучение, практика: удивительная стратегия развития навыков
• #4: Нужно преодолеть все трудности
• #5: Преодоление трудностей при настройке инструментов
• #6: Развитие мышления роста – ключ к успеху
• Приложения

Ваш первый проект может стать самой важной вехой в вашем пути науки о данных. Однако, знание первых шагов в этом начинании часто сопровождается трудностями. Я здесь, чтобы убедить вас в том, что это необязательно.

В этой статье я расскажу вам точно то, что вам нужно знать, чтобы начать свой первый проект.

Моя цель – развеять все неправильные представления, которые у вас могут быть о первом проекте, и дать вам уверенность начать как можно скорее.

Это шесть ключевых моментов, которые позволят вам преодолеть свои опасения перед проектами. Последний из них имеет потенциал изменить траекторию всей вашей карьеры.

• «Смелость учиться ML Глубокий погружение в F1, Полноту, Точность и ROC-кривые».
• Познакомьтесь с VonGoom новаторским подходом AI к контаминированию данных в больших языковых моделях
• 6 технических профессий, которых не существовало к 2030 году из-за искусственного интеллекта и автоматизации.

Погружаемся!

#1: Настоящая цель вашего первого проекта: речь не идет о создании впечатления

Зачем вообще делать проект?

Дело в том, чтобы показать ваши навыки потенциальным работодателям? Это для того, чтобы использовать его в разговоре…