Artwork

A tartalmat a Codebasics biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Codebasics vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

How Kaggle Helped Him Become ML Engineer With Mechanical Engineer Degree

23:03
 
Megosztás
 

Manage episode 315874920 series 3286772
A tartalmat a Codebasics biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Codebasics vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Tanul Singh is a mechanical engineer having no degree in data science or computer science. Yet after finishing his b tech he lands his first job in data science field. How did he do this? Well using Kaggle. In this video interview we will discuss some kaggle tips that you can use to make a successful career in data science.

Tanul is working as a machine learning engineer in Javis and he will share some useful tips in this conversation.

Tanul's linkedin: https://www.linkedin.com/in/tanul-singh/

🌎 Website: https://www.skillbasics.com/

🎥 Codebasics Hindi channel: https://www.youtube.com/channel/UCTmFBhuhMibVoSfYom1uXEg

#️⃣ Social Media #️⃣

🔗 Discord: https://discord.gg/r42Kbuk

📸 Instagram: https://www.instagram.com/codebasicshub/

🔊 Facebook: https://www.facebook.com/codebasicshub

📱 Twitter: https://twitter.com/codebasicshub

📝 Linkedin (Personal): https://www.linkedin.com/in/dhavalsays/

📝 Linkedin (Codebasics): https://www.linkedin.com/company/codebasics/

❗❗ DISCLAIMER: All opinions expressed in this video are of my own and not that of my employers'.

  continue reading

40 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 315874920 series 3286772
A tartalmat a Codebasics biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Codebasics vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Tanul Singh is a mechanical engineer having no degree in data science or computer science. Yet after finishing his b tech he lands his first job in data science field. How did he do this? Well using Kaggle. In this video interview we will discuss some kaggle tips that you can use to make a successful career in data science.

Tanul is working as a machine learning engineer in Javis and he will share some useful tips in this conversation.

Tanul's linkedin: https://www.linkedin.com/in/tanul-singh/

🌎 Website: https://www.skillbasics.com/

🎥 Codebasics Hindi channel: https://www.youtube.com/channel/UCTmFBhuhMibVoSfYom1uXEg

#️⃣ Social Media #️⃣

🔗 Discord: https://discord.gg/r42Kbuk

📸 Instagram: https://www.instagram.com/codebasicshub/

🔊 Facebook: https://www.facebook.com/codebasicshub

📱 Twitter: https://twitter.com/codebasicshub

📝 Linkedin (Personal): https://www.linkedin.com/in/dhavalsays/

📝 Linkedin (Codebasics): https://www.linkedin.com/company/codebasics/

❗❗ DISCLAIMER: All opinions expressed in this video are of my own and not that of my employers'.

  continue reading

40 epizódok

همه قسمت ها

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás