Keine Ahnung, was du während der Online-Vorlesung machen sollst?

Es ist verrückt, wie schnell die Zeit vergeht – die Hälfte des Semester ist schon wieder vorbei. Wenn du bis hierhin durchgehalten und mit den Vorlesungen up-to-date geblieben bist – chapeau. Wenn nicht ist das kein Drama, denn du hast sicher mit den spannenden und bildenden Ressourcen aus diesem Newsletter prokrastiniert und die Zeit damit hervorragend genutzt. So langsam lohnt es sich dann aber vermutlich doch, die anstehenden Klausuren einzuläuten – auch wenn wir es absolut nachvollziehen können, dass dieser Newsletter dich davon ablenkt. Produktiv prokrastinieren geht eben nur mit STADS!

Webscraping mit BeautifulSoup

Die Datenqualität ist maßgeblicher Erfolgsfaktor für ein Data Science-Projekt – schlechte Daten, schlechtes Ergebnis. Das Internet bietet eine unglaubliche Fülle an Daten, die sich zu Infos verarbeiten lassen – wenn man an sie rankommt. Spätestens nach dem zuletzt angebotenen Workshop seid ihr sicher alle ganz heiß auf Webscraping. Deshalb können wir euch zum Anknüpfen nur empfehlen, YouTube und das Internet zu bemühen. Den Anfang haben wir für euch übernommen:
Tutorial von CodeCamp
Tutorial von Keith Galli

Free Machine Learning Resources

Dass die letzten beiden Semester hauptsächlich online stattgefunden haben, hat auch was für sich: kostenlose (Ivy League) Vorlesungen zu den verschiedensten Machine Learning-Themen! Deep Learning, Advanced NLP, Multilingual NLP, Machine Learning with Graphs… You name it, you’ll find it. 
Geteilt wurden diese Lernressourcen von einem Twitter-Account, dem es sich zu folgen lohnt bei tieferem Interesse am Thema. Viel Spaß beim Lernen – die Ferien stehen ja (fast) vor der Tür.
Danke an Talha fürs Teilen! 

Wer sich mit Machine Learning Systems Design beschäftigen will, findet hier Syllabus und Slides bzw. Notes eines gleichnamigen Kurses an der Stanford University. 

Ein Frontend-Developer – ich?

Wir STADSler sind ja allgemein bekannt für unser Interesse an Data Science und das ist auch gut so. Gleichzeitig kann es nie schaden, auch mal über den Rand der eigenen Disziplin zu schauen und sich weitere Skills anzueignen. Frontend ist da vielleicht nicht die naheliegendste Wahl, I get it. Die Vorstellung, eigene Data Science-Projekte in Form einer Webapp umsetzen zu können, finde ich aber gar nicht so schlecht. Deshalb nehmt das hier als Gedankenanstoß – die Ferien sind lang.

Veröffentlicht am 1. Juni 2021

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Jasmin Weber

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