4 причины начать участвовать в хакатонах Data Science Мой путь участия в хакатоне начался около полутора лет назад. Мне удалось принять участие в более чем 20 мероприятиях разного масштаба и тематики, которые в настоящее время прошли в Москве, Хельсинки, Берлине, Мюнхене, Амстердаме, Цюрихе и Париже. Во всех этих мероприятиях я занимался анализом данных в различных формах. Мне нравится посещать новые города, устанавливать новые контакты, придумывать свежие идеи, быстро воплощать в..

Подпишите здесь"! В #HackTheHub мы осознаем потенциал машинного обучения и искусственного интеллекта для улучшения жизни людей. Есть сотни способов, которыми это изменит жизни. Наш предварительный взлом #HackTheHub состоится в четверг, 8 марта 2018 г., в банях Ормо , любезно организованный лабораторией Barclays Eagle Lab. Мы предоставим вам возможность изучить теорию машинного обучения и искусственного интеллекта и получить представление о том, чего вы можете ожидать на #..

Шарлотта — прекрасное место для жизни и создания семьи, но, как и в любом городе, у него есть свои проблемы: стремительный рост стоимости жилья, низкая экономическая мобильность, рост уровня преступности и увеличение числа дорожно-транспортных происшествий. Хакатон в Куин-Сити был создан, чтобы объединить впечатляющие технические таланты в этом городе, чтобы использовать машинное обучение и науку о данных для решения некоторых из этих проблем. Огромный успех хакатона в Квин-Сити стал..

На следующей неделе мы будем участвовать в хакатоне по альпийскому туризму, организованном Pioneers Discover. Вместе с 10 командами будут созданы инновационные решения в области геймификации и новых медиа, аналитики данных и чат-ботов. С многопрофильной командой мы столкнемся с задачей создания чат-бота для региона Энгадин в сфере туризма. В ближайшие дни мы сообщим вам об этом великом испытании. Вы можете найти больше информации о хакатоне и других участниках здесь..

В сегодняшнюю цифровую эпоху наука о данных стала жизненно важной областью, играющей значительную роль во многих отраслях. Он включает использование статистических и вычислительных методов для извлечения ценных сведений из данных, которые можно использовать для принятия обоснованных решений. Поскольку спрос на решения, основанные на данных, продолжает расти, хакатоны по науке о данных становятся все более популярными. Хакатоны предоставляют энтузиастам науки о данных платформу для..

Машинное обучение для всех Машинное обучение (ML) для всех можно интерпретировать как применение алгоритмов машинного обучения всеми и на благо всех. Да, всеми, не только техническими специалистами, такими как инженеры-программисты. Это могут быть учителя, бухгалтеры и медсестры. Изучение науки о данных и машинного обучения может дополнить ваши навыки и может способствовать их дальнейшему развитию. ML предназначен не только для Meta или Netflix, чтобы выяснить, как выманить у вас..