10,000x Faster Bayesian Inference: Multi-GPU SVI vs. Traditional MCMC
使用GPU加速度将贝叶斯推断从几个月到几分钟加快速度。贝叶斯推理速度更快10,000倍：多GPU SVI与传统MCMC首先出现在数据科学方面。
Applications of Density Estimation to Legal Theory
使用密度估算的简短分析比较了两范围和三范围的系统。法律理论的密度估计的帖子应用首先出现在数据科学方面。
A Bird’s-Eye View of Linear Algebra: Measure of a Map — Determinants
我们卷起袖子，并开始处理矩阵后，鸟类的眼光是线性代数的视图：地图的度量 - 决定因素首先出现在数据科学上。
How to Transition From Data Analyst to Data Scientist
剧本有关数据分析师如何成为数据科学家如何从数据分析师到数据科学家的帖子首先出现在数据科学上。
Prescriptive Modeling Unpacked: A Complete Guide to Intervention With Bayesian Modeling.
学习如何超越预测并通过规定建模积极进行干预。该深入的指南使您介绍了贝叶斯的系统干预方法，并提供了预测性维护中的实例。首先出现在数据科学上。
How I Automated My Machine Learning Workflow with Just 10 Lines of Python
使用LazyPredict和Pycaret跳过咕unt的工作并直接跳到性能。我如何用仅10行Python自动化机器学习工作流程，这首先出现在数据科学上。
The Role of Luck in Sports: Can We Measure It?
从最后一刻的目标到硬币投掷：随机性多少影响游戏的结果？首先出现在数据科学上。
5 Crucial Tweaks That Will Make Your Charts Accessible to People with Visual Impairments
超过3.5亿人是色盲的 - 确保他们可以阅读您的可视化。
Get Ready for Your Next Career Move
您是否打算在不久的将来改变角色？在寻找您的第一个数据科学或机器学习位置的地方？无论您的职业阶段如何，变革和成长都可能在您的脑海中 - 我们在这里为您提供帮助。本周变量的核心是将技能和知识的重点[…]准备为您的下一个职业改动做好准备的文章，首先是迈向数据科学。
The Journey from Jupyter to Programmer: A Quick-Start Guide
探索抛弃笔记本的真正好处，《从jupyter到程序员的旅程：快速启动指南》首先出现在数据科学方面。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 2
利用自动化和并行性来扩展实验，缩短了对数据科学项目的价值的时间：第2部分首先出现在数据科学方面。
Landing your First Machine Learning Job: Startup vs Big Tech vs Academia
跨初创企业，大型技术和学术界登陆您的第一份机器学习工作的实用指南。
Decision Trees Natively Handle Categorical Data
但平均目标编码是他们的涡轮增压器，邮政决策树本地处理分类数据首先出现在数据科学方面。
