Mistakes to Avoid in Data Science
| 文件类型 | 收录时间 | 最后活跃 | 资源热度 | 文件大小 | 文件数量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 视频 | 2020-10-26 08:56 | 2024-11-4 22:20 | 151 | 369.13 MB | 17 |
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文件列表
- 01 Introduction/001 Avoid common mistakes to excel in data science.mp47.65MB
- 02 Mistakes to Avoid/015 Not confirming with stakeholders.mp437.8MB
- 02 Mistakes to Avoid/014 Not telling a story with the data.mp436.68MB
- 02 Mistakes to Avoid/007 Lack of documentation.mp429.45MB
- 02 Mistakes to Avoid/008 Relying solely on formal education.mp427.26MB
- 02 Mistakes to Avoid/006 Not considering the level of variation.mp425.61MB
- 02 Mistakes to Avoid/005 Failing to adopt new tools.mp424.63MB
- 02 Mistakes to Avoid/009 Taking too long to share results.mp423.12MB
- 02 Mistakes to Avoid/002 Skipping the fundamentals.mp421.48MB
- 02 Mistakes to Avoid/011 Overpromising solutions to stakeholders.mp421.41MB
- 02 Mistakes to Avoid/010 Including your bias.mp419.91MB
- 02 Mistakes to Avoid/012 Building tools from scratch.mp419.81MB
- 02 Mistakes to Avoid/001 Communicating with overly technical language.mp419.73MB
- 02 Mistakes to Avoid/004 Having a data set that is too small.mp419.35MB
- 02 Mistakes to Avoid/003 Moving too quickly.mp418.69MB
- 02 Mistakes to Avoid/013 Assuming the knowledge level of stakeholders.mp413.64MB
- 03 Conclusion/001 Get started on the right path.mp42.91MB
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