Verpassen Sie keine neue Ausgabe von Die Variableunser wöchentlicher Publication mit einer erstklassigen Auswahl an Empfehlungen der Redaktion, ausführlichen Einblicken, Group-Neuigkeiten und mehr.
Es struggle aufregend zu sehen, wie sich so viele TDS-Autoren kopfüber in den Herbst stürzten und praktische Erfahrungen austauschten. umsetzbare Erkenntnisse zu Themen, die von hochaktuell (Agenten, MCP …) bis zu immer neuen Themen (Python-Kenntnisse und maschinelles Lernen, um nur einige zu nennen) reichen.
Ebenso spannend? Zu sehen, wie unsere September-Artikel bei so vielen Lesern Anklang finden, die sie dann weit und breit teilen. Feiern Sie mit uns unsere meistgelesenen Geschichten des letzten Monats – sie decken ein breites Spektrum an Themen aus den Bereichen Datenwissenschaft, ML und KI ab, sodass Sie bestimmt etwas entdecken werden, das Ihren aktuellen Interessen entspricht.
So werden Sie ein Machine-Studying-Ingenieur (Schritt für Schritt)
Egor Howell hat es sich zur Aufgabe gemacht, Leitfäden für angehende Daten- und ML-Praktiker zu erstellen – und ihr Erfolg beweist, wie sehr Arbeitssuchende ehrliche, pragmatische und detaillierte Ratschläge wünschen. Sein neuestes Werk auf dem (immer beliebter werdenden) Karriereweg „Ingenieur für maschinelles Lernen“ ist eine weitere Ressource, die direkt in Ihren Lesezeichen landen sollte.
Implementierung der Kaffeemaschine in Python
Programmiergrundlagen mit einer spannenden Wendung erklärt? Ja, bitte! Mahnoor Javeds neuestes Python-Tutorial behandelt bedingte Anweisungen, Schleifen und Wörterbücher.
Python kann jetzt Mojo aufrufen
Ein zweiter Python-Beitrag landete ganz oben auf unserer Liste der leistungsstärksten Artikel dieses Monats: Thomas Reids umfassender, mit Beispielen gefüllter Leitfaden zur Steigerung Ihrer Laufzeit mit einer gesunden Portion Mojo-Code.
Autoren-Spotlights
TDS-Mitwirkende sind branchen-, disziplin- und organisationsübergreifend tätig, so dass der Chat mit ihnen uns – und Ihnen – einen ungefilterten Einblick in das Leben an der Spitze von Datenwissenschaft und KI verschafft. Hier sind zwei aktuelle Fragen und Antworten, die Sie nicht verpassen sollten.
Weitere September-Highlights
Verpassen Sie nicht unsere anderen High-Lesungen vom September, in denen wir uns mit einigen der derzeit aufsehenerregendsten Instruments, Konzepte und Arbeitsabläufe befassen.
- Mit LangGraph und MCP-Servern meinen eigenen Sprachassistenten erstellen, von Benjamin Lee
- Das Immediate Playbook des Finish-to-Finish Knowledge Scientist von Sara Nobrega
- Erstellen und Bereitstellen eines MCP-Servers von Grund auf, von Vyacheslav Efimov
- Constructing Analysis Brokers for Tech Insights, von Ida Silfverskiöld
- Meine Experimente mit NotebookLM für den Unterricht, von Parul Pandey
- Warum Kontext die neue Währung in der KI ist: Von RAG zu Context Engineering, von Sudheer Singamsetty
Lernen Sie unsere neuen Autoren kennen
Die neueste Kohorte von TDS-Mitwirkenden hat fantastische Arbeit geleistet und progressive Arbeiten in ansprechende und leicht zugängliche Artikel übersetzt.
- Iva Pezo untersucht das Potenzial von KI, den ressourcenintensiven Prozess der Faktenprüfung schneller, skalierbarer und zuverlässiger zu machen.
- Sruly Rosenblatt und die Co-Autoren Ilan Strauss, Isobel Moure und Tim O’Reilly werfen einen genauen Blick auf das aufstrebende KI-Entwickler-Ökosystem und den Aufstieg von MCP.
- Karol Struniawski (zusammen mit Antoni Olbrysz und Tomasz Wierzbicki) präsentiert ein Bilderkennungsprojekt an der Schnittstelle von Pc Imaginative and prescient, Ökologie und Biotechnologie.
Wir veröffentlichen gerne Artikel von neuen Autoren. Wenn Sie additionally kürzlich eine interessante Projektdurchführung, ein Tutorial oder eine theoretische Reflexion zu einem unserer Kernthemen geschrieben haben, warum nicht? Teilen Sie es mit uns?