Data Science recommended lectures: Data literacy, hierarchical clustering, TensorFlow, Keras, Python, Bayesian statistics

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Data science is a field that stands at the crossroads of statistics, computer science, and domain expertise, offering insights and solutions that are transforming industries across the globe. Whether you're a seasoned data professional or just starting out, the journey of learning never truly ends. This blog post aims to introduce a curated list of lectures that cater to a wide range of learners, from those seeking to grasp the basics of data literacy to advanced practitioners looking to fine-tune their models with the latest techniques.
  1. Data Literacy Basics Everyone Should Know (Tableau Blog).
  2. For Beginners: Start your AI learning journey with IBM Learning for free here.
  3. Implement hierarchical clustering in Python (IBM).
  4. EarlyStopping and LiveLossPlot Callbacks in TensorFlow, Keras, and Python (Regenerative).
  5. Convolutional Neural Network in TensorFlow and Python - Keras Tuner For Hyperparameter Tuning (Regenerative).
  6. Which books, papers, and blogs are in the Bayesian canon? (Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science).
Join us as we delve into these topics, each a stepping stone on the path to mastering data science. Stay tuned for an enlightening journey through the world of data.

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