Consigli per aumentare la produttività, approfondimenti sulla carriera nel campo dei dati e altri articoli di recente lettura imperdibili.
Consigli per aumentare la produttività, approfondimenti sulla carriera nel campo dei dati e altri articoli di lettura imperdibili da non perdere.
Data Science è un campo in rapido movimento, con nuovi strumenti che emergono costantemente, flussi di lavoro che evolvono e percorsi di carriera che cambiano rapidamente, a volte nel giro di poche settimane.
I nostri articoli più letti e più discussi riflettono queste tendenze, con i lettori che affollano gli eccellenti articoli di professionisti dei dati e del machine learning che condividono le loro esperienze sul campo. Per assicurarci che non ti perdi i nostri migliori articoli, siamo entusiasti di condividere alcune delle nostre storie di punta del mese scorso. Coprono molti argomenti: dal coding alle LLM, dalla narrativa dei dati, ma hanno in comune un focus su consigli pratici e diretti. Buona lettura!
- Codificare era difficile fino a quando ho imparato queste 2 cose – Come passare da “programmatore in erba” a qualcuno che può davvero competere per ottimi lavori di programmazione? Il successo virale di Natassha Selvaraj esamina gli aspetti pratici dello sviluppo di una mentalità favorevole alla crescita e la creazione di una routine di programmazione quotidiana.
- 6 Cattive Abitudini che Uccidono la Tua Produttività nella Data Science – Come sottolinea Donato Riccio, diventare più produttivi non riguarda solo imparare e fare di più; evitare o rompere le abitudini che danneggiano il tuo lavoro è altrettanto importante. Quelle su cui Donato si concentra sono particolarmente rilevanti per i flussi di lavoro giornalieri dei data scientist.
- Dimentica RAG, il Futuro è RAG-Fusion – L’approccio di generazione assistita dalla ricerca è diventato comune per ottimizzare i grandi modelli di linguaggio, ma presenta inconvenienti significativi. Adrian H. Raudaschl presenta RAG-Fusion, una tecnica modificata che affronta queste sfide incorporando la fusione dei ranghi reciproci ed elaborando query generate nel processo.
- Presentazione di KeyLLM – Estrazione di Parole Chiave con LLM – Ancora sul tema di rendere gli LLM più efficienti, Maarten Grootendorst ha recentemente condiviso la notizia del lancio di KeyLLM, un’estensione del pacchetto KeyBERT che facilita l’estrazione di parole chiave su larga scala. Successivamente, ci guida attraverso un esempio basato sul modello Mistral 7B open-source.
- Come Diventare un Data Engineer – Se sei un praticante IT principiante o un ingegnere del software intermedio che desidera cambiare carriera, la guida pratica di 💡Mike Shakhomirov per passare a un ruolo di data engineering è una risorsa eccellente da esplorare.
- Creazione di Nuovi Data Scientist nell’Era del Lavoro Remoto – In che modo la transizione ai modelli di lavoro remoto e ibrido ha influenzato i data scientist alle prime armi? Stephanie Kirmer offre una riflessione ponderata sulle sfide che sia i datori di lavoro che i dipendenti stanno affrontando in questo territorio (relativamente) nuovo e su cosa possono fare per garantire che la prossima generazione di professionisti dei dati possa ancora trarre vantaggio dall’esperienza di veterani esperti.
- TimesNet: Il Nuovo Avanzamento nella Time Series Forecasting – Resta aggiornato con le ultime ricerche all’avanguardia sull’analisi delle serie temporali: l’ultimo approfondimento di Marco Peixeiro si concentra su TimesNet, svelato in un articolo pubblicato all’inizio di quest’anno. È un modello che utilizza un’architettura basata su CNN per ottenere risultati all’avanguardia su diversi compiti, “rendendolo un ottimo candidato come modello di base per l’analisi delle serie temporali”.
- 5 Use Case di AI Generativo che le Aziende Possono Implementare Oggi – C’è eccitazione e poi c’è valore effettivo, e non è sempre facile per i leader aziendali distinguere la differenza quando si tratta di strumenti di AI generativa. Barr Moses è qui per aiutare, illustrando cinque casi d’uso promettenti in cui approcci di gen-AI potrebbero avere senso per le aziende da sperimentare.
- Pannelli Interattivi in Excel – Se stai cercando nuovi approcci creativi per presentare i tuoi dati in modi coinvolgenti ed accessibili, perché non provare Excel? Il tutorial passo-passo di Jake Teo spiega come sfruttare al massimo il “software di ingegneria e analisi dati più utilizzato nel mondo ‘non-tech'” per creare pannelli interattivi eleganti.
- Analisi Strategica dei Dati (Parte 1) – Nella sua serie appena lanciata, Viyaleta Apgar offre una panoramica strutturata e dettagliata delle domande a cui gli analisti dei dati sono chiamati a rispondere e dei vari approcci che possono utilizzare per affrontarle in modo efficace. Se ancora non l’hai letto, ti consigliamo di iniziare dall’inizio: la Parte 1 illustra i quattro tipi base di domande che gli analisti dei dati probabilmente affronteranno. (Oppure sentiti libero di saltare alla Parte 2, che si concentra sulle domande descrittive.)
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Fino alla prossima Variable,
Redazione TDS
