4 دقیقه زمان مطالعه
بنگاه‌ها با انرژی و با ستاره‌ها در چشمان خود، برای درک محدودیت‌های genAI و ایجاد رویکرد مبتنی بر قوانین خود وقت نمی‌گذارند.
علم داده
4 دقیقه زمان مطالعه
بنگاه‌ها با انرژی و با ستاره‌ها در چشمان خود، برای درک محدودیت‌های genAI و ایجاد رویکرد مبتنی بر قوانین خود وقت نمی‌گذارند.
2 دقیقه زمان مطالعه
گزارش پایان ماه شامل ۱۰ راه برای سریعتر کردن پایتون، یک فرو رفتن عمیق در مجموعه زباله‌های CPython و نزدیک شدن Python Polars به انتشار تولید است.
3 دقیقه زمان مطالعه
Posit که قبلاً RStudio نام داشت، بتای Positron را منتشر کرده است، یک محیط توسعه علم داده «نسل بعدی» بر اساس کد ویژوال استودیو.
8 دقیقه زمان مطالعه
راهنمای مختصری در مورد چرخه حیات تجزیه و تحلیل، مجموعه در حال گسترش ابزارها و فناوری ها، و انتخاب بستر داده مناسب برای نیازهای شما
7 دقیقه زمان مطالعه
با Wasm چه کاری می توانید انجام دهید؟ لیست همچنان در حال رشد است. در اینجا برخی از بهترین روش هایی که امروزه توسعه دهندگان از WebAssembly استفاده می کنند آورده شده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
مهندسی سریع جدیدترین هنر متقاعد کردن ماشین‌ها برای انجام آنچه که انسان می‌خواهد است. در اینجا ۱۰ چیز وجود دارد که باید در مورد نوشتن دستورات LLM بدانید.
4 دقیقه زمان مطالعه
به گفته تحلیلگران، برنامه رایگان Snowflake Native به نظر می رسد پیچیدگی خود مدیریتی یک اتاق تمیز داده را برای کاربران غیر فنی از بین می برد.
6 دقیقه زمان مطالعه
پایتون به یک پایگاه اصلی علم داده و یادگیری ماشین تبدیل شده است، در حالی که جولیا از ابتدا برای انجام این کار ساخته شده است.
5 دقیقه زمان مطالعه
پروژه های محاسباتی با کارایی بالا به مقادیر زیادی از منابع محاسباتی نیاز دارند. جفت کردن شبیه سازی و سخت افزار تخصصی با ابر، پیشرفت های آینده را تقویت می کند.
6 دقیقه زمان مطالعه
بیاموزید که چگونه این کتابخانه محبوب پایتون، ریاضیات را در مقیاس سرعت می بخشد، به خصوص وقتی با ابزارهایی مانند Cython و Numba جفت شود.
8 دقیقه زمان مطالعه
مایکروسافت فابریک مجموعه ای از ابزارهای مبتنی بر ابر برای تجزیه و تحلیل داده ها است که شامل حرکت داده ها، ذخیره سازی داده ها، مهندسی داده ها، یکپارچه سازی داده ها، علم داده، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و هوش تجاری است.
9 دقیقه زمان مطالعه
Anaconda یک رابط کاربری گرافیکی مفید، محیط‌های کاری و ابزارهایی برای ساده‌سازی فرآیند استفاده از پایتون برای علم داده ارائه می‌کند.
7 دقیقه زمان مطالعه
TensorFlow یک کتابخانه منبع باز سازگار با پایتون برای محاسبات عددی است که یادگیری ماشین و توسعه شبکه های عصبی را سریعتر و آسان تر می کند.
7 دقیقه زمان مطالعه
بر روی این بهترین شیوه های مهندسی برای ساخت مدل های با کیفیت بالا که می توانند به طور موثر اداره شوند، تمرکز کنید.
1 دقیقه زمان مطالعه
اگر می خواهید بیشترین ارزش را از داده های خود بگیرید، به جای زبان های برنامه نویسی تخصصی، پایتون و اکسل را به کارمندان خود آموزش دهید.
5 دقیقه زمان مطالعه
افزودنی به نوت‌بوک‌های Jupyter یک سبک توسعه باسواد پایتون را فعال می‌کند که اسناد، آزمایش‌ها، ادغام مداوم و بسته‌بندی را به صورت رایگان در اختیار شما قرار می‌دهد.
5 دقیقه زمان مطالعه
ترکیب یادگیری ماشین و اکسل می‌تواند تبدیل داده‌ای را که به آن نیاز دارید، در حالی که دانشمندان داده کمیاب هستند، به شما بدهد.
8 دقیقه زمان مطالعه
آیا نیاز دارید که حجم کار سنگین پایتون را بین چندین CPU یا یک خوشه محاسباتی توزیع کنید؟ در اینجا هفت چارچوب برای کار وجود دارد.
8 دقیقه زمان مطالعه
Google Cloud Dataplex یک سیستم شگفت‌انگیز کامل برای تبدیل داده‌های خام از سیلوها به محصولات داده یکپارچه آماده برای تجزیه و تحلیل است. و یادگیری کمی سخت است.
