O'Reilly Data Show Podcast

60 Epizód

1. Machine learning for operational analytics and business intelligence

   Közzétéve: 2019. 10. 10.
2. Machine learning and analytics for time series data

   Közzétéve: 2019. 09. 26.
3. Understanding deep neural networks

   Közzétéve: 2019. 09. 12.
4. Becoming a machine learning practitioner

   Közzétéve: 2019. 08. 29.
5. Labeling, transforming, and structuring training data sets for machine learning

   Közzétéve: 2019. 08. 15.
6. Make data science more useful

   Közzétéve: 2019. 08. 01.
7. Acquiring and sharing high-quality data

   Közzétéve: 2019. 07. 18.
8. Tools for machine learning development

   Közzétéve: 2019. 07. 03.
9. Enabling end-to-end machine learning pipelines in real-world applications

   Közzétéve: 2019. 06. 20.
10. Bringing scalable real-time analytics to the enterprise

    Közzétéve: 2019. 06. 09.
11. Applications of data science and machine learning in financial services

    Közzétéve: 2019. 05. 23.
12. Real-time entity resolution made accessible

    Közzétéve: 2019. 05. 09.
13. Why companies are in need of data lineage solutions

    Közzétéve: 2019. 04. 25.
14. What data scientists and data engineers can do with current generation serverless technologies

    Közzétéve: 2019. 04. 11.
15. It’s time for data scientists to collaborate with researchers in other disciplines

    Közzétéve: 2019. 03. 28.
16. Algorithms are shaping our lives—here’s how we wrest back control

    Közzétéve: 2019. 03. 14.
17. Why your attention is like a piece of contested territory

    Közzétéve: 2019. 02. 28.
18. The technical, societal, and cultural challenges that come with the rise of fake media

    Közzétéve: 2019. 02. 14.
19. Using machine learning and analytics to attract and retain employees

    Közzétéve: 2019. 01. 31.
20. How machine learning impacts information security

    Közzétéve: 2019. 01. 17.