「生産性の向上のヒント、データキャリアの洞察、他の最新の必読記事」

「美とファッションのエキスパートが贈る、生産性向上のヒント、データキャリアの洞察、最新の必読記事」

データサイエンスは、新しいツールが絶えず出現し、ワークフローが進化し、キャリアパスが急速に変化する、非常に動きの速い分野です。時にはわずか数週間でこれらの変化が起こります。

私たちの最も読まれ、議論された記事は、データと機械学習のプロフェッショナルが現場の経験に基づいて共有する情報に基づいています。最高の記事を見逃さないために、過去の1か月間からいくつかの注目の記事を共有しています。これらの記事は、コーディングからLLMsまで、多岐にわたっていますが、具体的で実践的なアドバイスに焦点を当てています。お楽しみください！

• コーディングは難しかった…これら2つを学んでから「プログラマを目指す」ところから、優れたコーディングスキルを持つ求人に応募できる人になるにはどうすればいいのでしょうか？ Natassha Selvaraj のバイラルヒットは、成長マインドセットを開発し、日常的なプログラミングの習慣を構築する実践的な側面を考察しています。
• データサイエンスの生産性を高める6つの悪い習慣Donato Riccioが指摘するように、生産性を向上させることは、学習や作業を増やすだけではなく、作業に悪影響を与える習慣を避けたり、破ったりすることが同じくらい重要です。Donatoが重点をおいたのは、データサイエンティストの日常的なワークフローに特に関連するものです。
• RAGを忘れて、未来はRAG-Fusionリトリーバル拡張生成は、大規模な言語モデルの最適化のために一般的なアプローチになっていますが、重大な欠点も伴います。Adrian H. Raudaschlは、相互ランキング融合と生成クエリを組み込むことでこれらの課題に取り組む改良技術であるRAG-Fusionを紹介しています。

• KeyLLMの紹介 – LLMを使ったキーワード抽出LLMをより効率的にする方法については、Maarten Grootendorstが最近、KeyBERTパッケージへの拡張機能であるKeyLLMのローンチのニュースを共有しました。彼はオープンソースのMistral 7Bモデルを例に説明します。
• データエンジニアになるには初心者レベルのIT実践者または中級ソフトウェアエンジニアで、キャリアを転換したい方は、💡 Mike Shakhomirovのデータエンジニアリングへの移行ガイドをご覧ください。
• リモートワーク時代の新世代データサイエンティストの育成リモートとハイブリッドの働き方への移行は、初期のキャリアを積んでいるデータサイエンティストにどのような影響を与えましたか？ Stephanie Kirmerは、雇用主と従業員の双方が直面している課題と、経験豊富なベテランの知識を次世代のデータ専門家が引き継ぐためにできることについて考察しています。
• TimesNet：時系列予測の最新進化時系列分析の最先端の研究について最新情報をお届けします。Marco Peixeiroの最新の解説は、今年初めに発表された論文で紹介されたTimesNetに焦点を当てています。このモデルは、異なるタスクに対して最新の結果を実現するためにCNNベースのアーキテクチャを使用しています。
• 企業が今日実装できる5つの生成AIユースケース「騒ぐ」ことと、実際の価値は異なる場合があります。企業のリーダーがジェネレーティブAIツールに関して違いを見極めることはいつも簡単ではありません。Barr Mosesが、企業が実験する価値のある5つの有望なユースケースを概説します。
• Excelでのインタラクティブダッシュボードデータを魅力的でアクセスしやすい方法で表示するための新しい創造的なアウトレットを探している場合、Excelを試してみてはいかがでしょうか？Jake Teoのステップバイステップのチュートリアルでは、「テックではない世界」で最も広く使用されているデータエンジニアリングおよび分析ソフトウェアを最大限に活用して、スマートなインタラクティブダッシュボードを作成する方法が解説されています。
• 戦略的データ分析（パート1）Viyaleta Apgarが最近発表したシリーズでは、データアナリストが解答を求められる質問と、それらに効果的に対処するためのさまざまなアプローチについて、構造化された詳細な概要を提供しています。まだ読んでいない場合は、最初から読むことをお勧めします。Part 1では、データアナリストが取り組む可能性のある4つの基本的な質問タイプが説明されています。（または、記述的な質問に焦点を当てたPart 2に進むこともできます。）

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TDS編集部より

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