データ分析と機械学習のトピックに関する最も興味深い資料のレビューの次号を紹介します。
全般
オンラインデート機械学習 - 人工知能はビデオを見て、見たものを説明できます -人工知能の分野に特化し、ディープラーニングアルゴリズムの使用に基づいて、提案されたビデオで起こっていることを説明できる製品を開発するスタートアップClarifyについての短いビデオを含む興味深い投稿です。
- 4つの優れたデータ視覚化
- 優れたデータサイエンススペシャリストになるための6つのヒント
- Google Brainの作成者の1人が、彼が現在中国のニューラルネットワークの作成に取り組んでいる理由について語っています -Andrew Ngとの興味深いインタビュー。
多くのデータアナリストがPythonを選択するのはなぜですか？ -Quoraに寄せられた興味深い質問と、役に立つ回答。 
データサイエンス：PythonとRのどちらを勉強すべきですか？ - なぜ今Rプログラミング言語を学ぶべき時なのか
機械学習の理論とアルゴリズム、コード例
機械学習の機能エンジニアリングの例 
顔画像による年齢の自動推定システム - Shazam音楽認識アルゴリズムの仕組み
- Pythonを使用した実用的なデータサイエンス
- 機械学習と自然言語処理の一連のレッスン。 レッスン1：テキストの使用
- テキストをゼロから理解することは、テキスト分析のための畳み込みニューラルネットワークの使用に関するXiang ZhangとYann LeCunによる投稿です。
- Shinyについての短い言葉は、Rプログラミング言語用の人気のあるShiny視覚化ライブラリと、Shinyapps.ioポータルでShinyアプリケーションを公開する可能性について説明する短い投稿です。
- クイックチェック：Rのランダム化された単体テスト -プログラミング言語Rの興味深い単体テストライブラリに関する短い投稿
- Pandasデータ分析は、Pythonプログラミング言語用に作成されたPandasライブラリを使用してデータを分析する小さな例です。
- 機械学習の結果
オンラインコース、トレーニング資料、文献
ビデオ、ポッドキャスト
- Partially Derivative：エピソード12：Partially Deflated-人気のポッドキャスト「Partialally Derivative」の別のエピソード。
データ工学
- Googleは再びデータセンターへの最大の四半期支出を記録しました
- Microsoft CosmosはHadoopと競合できますか
- Apache Crunchを使用してSpotifyでデータを処理することは興味深い記事です; MapReduceを使用する人にとって、まだApache Sparkを使用する準備はできていませんが、同様の機能を取得したいと考えています。
- Apache Hive 1.0.0を公開しました
レビュー
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- Rの世界から興味深い（2015年1月26日-2015年2月1日）
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Hadoopエコシステムの今月（2015年1月） - 高スケーラビリティに関する最も興味深い資料（2月6日）
前号： データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要33（2015年1月26日-2月1日）