KHÁM PHÁ, KẾT NỐI, PHÁT TRIỂN
Microsoft Reactor
Tham gia Lò phản ứng của Microsoft và tham gia với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển trực tiếp
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với AI? Microsoft Reactor cung cấp các sự kiện, đào tạo và tài nguyên cộng đồng để giúp các doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nhân và nhà phát triển xây dựng doanh nghiệp tiếp theo của họ trên công nghệ AI. Hãy tham gia cùng chúng tôi!
KHÁM PHÁ, KẾT NỐI, PHÁT TRIỂN
Microsoft Reactor
Tham gia Lò phản ứng của Microsoft và tham gia với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển trực tiếp
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với AI? Microsoft Reactor cung cấp các sự kiện, đào tạo và tài nguyên cộng đồng để giúp các doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nhân và nhà phát triển xây dựng doanh nghiệp tiếp theo của họ trên công nghệ AI. Hãy tham gia cùng chúng tôi!
Paradoxes in Data Science
1 tháng 12, 2021 | 5:30 CH - 6:30 CH (UTC) Giờ phối hợp quốc tế
- Định dạng:
Phát trực tiếp
Chủ đề: Khoa học dữ liệu &; Học máy
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
What is this session about?
In this talk, Pier Paolo Ippolito will walk you through some of the main paradoxes associated with Data Science and how they can be identified. The session will aim to first define what paradoxes are and then provide some examples of when they might occur when solving Data Science tasks.
Who is it aimed at?
Data Scientists, Machine Learning Engineers, Statisticians, Software Engineers.
Why should people attend?
As part of this session, we will be highlighting some of the most common paradoxes associated with Data Science and its statistical foundations
Any Prerequisites?
Statistics, Programming, Mathematics
Speaker Name:
Pier Paolo Ippolito
Pier Paolo Ippolito is a Data Scientist at SAS and MSc in Artificial Intelligence graduate with an interest in research areas such as Data Analytics, Machine Learning, and Cloud Development. Aside from his work activities, he is a freelancer and technical writer for Towards Data Science. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/pierpaolo28/
Web Contacts: https://linktr.ee/pierpaolo28
Learn Module
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/understand-machine-learning/