Data Science at Home

268 Epizód

1. MLOps: what is and why it is important Part 2 (Ep. 152)

   Közzétéve: 2021. 05. 19.
2. MLOps: what is and why it is important (Ep. 151)

   Közzétéve: 2021. 05. 11.
3. Can I get paid for my data? With Mike Andi from Mytiki (Ep. 150)

   Közzétéve: 2021. 04. 28.
4. Building high-growth data businesses with Lillian Pierson (Ep. 149)

   Közzétéve: 2021. 04. 19.
5. Learning and training in AI times (Ep. 148)

   Közzétéve: 2021. 04. 13.
6. You are the product [RB] (Ep. 147)

   Közzétéve: 2021. 04. 11.
7. Polars: the fastest dataframe crate in Rust - with Ritchie Vink (Ep. 146)

   Közzétéve: 2021. 04. 08.
8. Apache Arrow, Ballista and Big Data in Rust with Andy Grove (Ep. 145)

   Közzétéve: 2021. 03. 26.
9. Pandas vs Rust (Ep. 144)

   Közzétéve: 2021. 03. 19.
10. Concurrent is not parallel - Part 2 (Ep. 143)

    Közzétéve: 2021. 03. 13.
11. Concurrent is not parallel - Part 1 (Ep. 142)

    Közzétéve: 2021. 03. 10.
12. Backend technologies for machine learning in production (Ep. 141)

    Közzétéve: 2021. 03. 02.
13. How to reinvent banking and finance with data and technology (Ep. 139)

    Közzétéve: 2021. 02. 15.
14. What's up with WhatsApp? (Ep. 138)

    Közzétéve: 2021. 02. 07.
15. Is Rust flexible enough for a flexible data model? (Ep. 137)

    Közzétéve: 2021. 02. 01.
16. Is Apple M1 good for machine learning? (Ep.136)

    Közzétéve: 2021. 01. 25.
17. Rust and deep learning with Daniel McKenna (Ep. 135)

    Közzétéve: 2021. 01. 18.
18. Scaling machine learning with clusters and GPUs (Ep. 134)

    Közzétéve: 2020. 12. 31.
19. What is data ethics? (Ep. 133)

    Közzétéve: 2020. 12. 19.
20. A Standard for the Python Array API (Ep. 132)

    Közzétéve: 2020. 12. 08.