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您的第一台机器学习模型在云中只有5美元。
您的第一台机器学习模型在云中是一个逐步指南，将向您展示如何训练机器学习模型，构建Web应用程序并将其部署到云端。
您将学习如何培训一种机器学习模型，该模型预测“文章在数据科学博客上将如何执行”的标题。
这5个功能将简化您的Jupyterlab工作流程。没有必需的第三方扩展。
如果您作为数据科学家工作，您可能还花费大部分工作日分析Jupyterlab的数据。因此，它使其成为学习少数内置的Jupyterlab功能的好时光，这将简化您的分析工作流程。
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我写了关于jupyterlab的策划文章清单。
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一个开源项目，简化了将Pandas连接到实时数据馈送，测试假设和可视化结果在浏览器中。
Pandas Web API是一个开源项目，简化了将Pandas连接到实时数据馈送，测试假设和Web浏览器中的结果。
通过阅读本文，您将学习如何将Pandas操作包装到Web API中。服务器也会生活，您可以尝试这里。
要加强你的熊猫游戏，请参阅：
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许多数据科学家们侧重于算法和数学，但未能学习一个重要的技能 - 沟通。
在这篇文章中，我在进行数据科学时避免了一些提示。这些提示与编码或数学无关，但更为专注于通常被批评的技能 - 沟通。作为一个数据科学家，您需要定期向实验结果报告实验结果，使进一步工作的命题等。这是初级和高级数据科学家之间的差距最大的地方。
为了使这个帖子有趣，我借着抱负的数据科学家汤姆的故事避免提示。......
开始使用PANDAS旨在使用的方式。这5个基本提示将改善您的PANDAS代码。
PANDAS使您可以通过多种方式实现相同的目标。许多人的缺点是使用这种方法，这是有效的，而是易于出错，并可能在将来弃用。
在本文中，我显示了5个熊猫提示，将展示如何以正确的方式执行基本操作。
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如何使用Python Recortesting Framework设计和反馈盈利比特币交易策略。
在本文中，我将展示如何将MACD交易策略从Bitmex应用于比特币交易数据。本文的目标不是设计有利可图的策略，而是向您展示如何将Crypto数据放入后退者，以便您可以设计自己的交易策略。
最后，我展示了如何可视化MACD交易策略并创建一个图表，如下所示。物品以有趣的扭曲结束。
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