Скачать или смотреть Tips To Build A Good Data Science / Machine Learning Project (For Your Portfolio)

Tips To Build A Good Data Science / Machine Learning Project (For Your Portfolio)

machine learningdeep learningartificial intelligencekaggleabhishek thakurdata science projectshow to start with data sciencehow to build first machine learning projectmaking data science projects popularmachine learning projects portfoliochoosing the right project for machine learningchoosing the right project for data sciencemachine learning portfoliomachine learning project tipsdata science project tipsbuilding a good data science project

Скачать Tips To Build A Good Data Science / Machine Learning Project (For Your Portfolio) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Tips To Build A Good Data Science / Machine Learning Project (For Your Portfolio) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку Tips To Build A Good Data Science / Machine Learning Project (For Your Portfolio) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Tips To Build A Good Data Science / Machine Learning Project (For Your Portfolio)

In this special video, I share my views on what's required for your data science project to make it good. These are a few tips that will help you build a good #DataScience / #MachineLearning projects and will be helpful in building a good #Portfolio

Please subscribe and like the video to help me keep motivated to make awesome videos like this one. :)

To buy my book, Approaching (Almost) Any Machine Learning problem, please visit: https://bit.ly/buyaaml

Follow me on:
Twitter: / abhi1thakur
LinkedIn: / abhi1thakur
Kaggle: https://kaggle.com/abhishek

Комментарии

Информация по комментариям в разработке