Artwork

A tartalmat a CodeNewbie biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a CodeNewbie 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!

S13:E8 - How to get into data science and machine learning (Jay Feng)

43:55
 
Megosztás
 

Archivált sorozatok ("Inaktív feed" status)

When? This feed was archived on August 16, 2023 15:23 (8M ago). Last successful fetch was on November 03, 2023 04:54 (6M ago)

Why? Inaktív feed status. A szervereink huzamosabb ideig nem tudtak érvényes podcast-feedet megjeleníteni.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 272545435 series 1250448
A tartalmat a CodeNewbie biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a CodeNewbie 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.

In this episode, we talk about how to learn data science and machine learning, with Jay Feng, co-founder and head of data science at Interview Query. Jay talks about how data science got him back into development after some bad coding experiences, how the different tools for machine learning and data science work together, and if machine learning is really as difficult as it sounds.

Show Links

Jay Feng

Jay is a data scientist and co-founder of Interview Query. He's worked in data for five years before starting his own business working on getting more data scientist enthusiasts into the industry.

  continue reading

357 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 

Archivált sorozatok ("Inaktív feed" status)

When? This feed was archived on August 16, 2023 15:23 (8M ago). Last successful fetch was on November 03, 2023 04:54 (6M ago)

Why? Inaktív feed status. A szervereink huzamosabb ideig nem tudtak érvényes podcast-feedet megjeleníteni.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 272545435 series 1250448
A tartalmat a CodeNewbie biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a CodeNewbie 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.

In this episode, we talk about how to learn data science and machine learning, with Jay Feng, co-founder and head of data science at Interview Query. Jay talks about how data science got him back into development after some bad coding experiences, how the different tools for machine learning and data science work together, and if machine learning is really as difficult as it sounds.

Show Links

Jay Feng

Jay is a data scientist and co-founder of Interview Query. He's worked in data for five years before starting his own business working on getting more data scientist enthusiasts into the industry.

  continue reading

357 epizódok

Усі епізоди

×
 
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