这是一封来自的电子邮件变量，一份时事通讯欧宝全站登录 。
要增长数据技能，请找到一个激情项目
Whether you call it tinkering, hands-on learning, or “I’m not really sure what I’m doing, but it’s fun,” it can be extremely valuable to find a topic you’re passionate about, gather some relevant data, and see what happens next. This week, we’re highlighting four fantastic passion projects that will help you learn a few new tricks—and might inspire your creativity along the way, too.
- 我们可以利用数据告诉我们哪些欧洲足球联盟是最具竞争力的？像足够多少足球（或者很好，足球） 扇子，John Ade-Ojo会发现自己是关于英格兰总理联赛，意大利Serie A，德国的德国的邦德利的比较优点的争论。与大多数粉丝不同，约翰可以将他的数据科学技能置于良好用途来解决这一讨论。
- 数据向我们展示了关于女性的演变的东西在电影中的代表还艾莉森玉汉瑶最新的文章是，首先是一个详细的，数据备份的分析，对一个不断及时的问题：电影在于代表女性和屏幕上的女性越来越好？它也是通过API，分析和可视化IT的全面和患者引导数据 - 无论您正在进行的主题如何，都必须开发至关重要。
- 回到办公室了解逻辑回归。无论您是一个dunder-mifflin-forever superfan还是从未看过单一集办公室那将克隆新教程展示了任何主题如何变得有趣，并与正确的框架搞。在这里，将使用虚构（仍然是传奇的）纸公司来解释铅得分和二进制物流回归模型的INS和出局。
- 了解骰子游戏机制的强化学习。作为Thomas dybdahl艾尔告诉我们在他在TDS上的迷人的首次亮相，骗子的骰子是一种粗俗的简单游戏。试图教导AI播放它推动他探讨反事实后悔最小化和技术挑战，如在浏览器中为Pytorch模型提供服务的最小化和技术挑战。
我们每天发布每一天新的和优秀的实践教程，所以如果你有史以来浏览，查看我们的专用列我们收集了一些最好的。
作为一个Lways，有太多的伟大读物与您分享在这里，但我们无法签字，而无需推荐我们其他一些亮点：
- 在2021年在2021年的几何和图形ML一年后，迈克尔布朗斯坦和PetarVeličković与领先的专家谈到查看2022年的储藏商中的内容。
- 随着深度学习中使用的数据集的规模继续增长，从业者面临着新的挑战。Suneeta Mall.股票A.综合概述最近的进展这允许数据科学家和ML工程师扩大他们的运营。
- 我们喜欢深深的潜水，带来数据，机器学习和环境影响。DanielGarcía.最新帖子讨论浪费分类技术和他的工作建立一个有助于当局改善他们的分类和回收努力的分类器。
如果您最近在令人兴奋的项目上工作 - 激励您推动您的工艺并尝试新方法的东西 -我们很想听到它（我们的读者也是如此）。
谢谢你的时间和你的支持，直到下一个变量，
TDS编辑器
