Es ist Zeit für ein wenig Schlangenfraß

Etwa einmal die Woche versuche ich ja mehr oder weiniger regelmäßig, ein wenig Ordnung in meinen Feedreader zu bringen. Und so werfe ich heute alles hinaus, was sich in den letzten Tagen rund um Python dort eingefunden hat:

• Falls Euch einmal der Spielpartner fehlen sollte: Erik Bernhardsson zeigt Euch in dem Aufsatz »Deep Learning for … Chess« wie Ihr Euren Computer dafür programmieren könnt. Er setzt das Python-Framework Theano ein.

• pandasql: Make Python speak SQL. Der Beitrag ist schon etwas älter, war aber damals bei mir irgendwie durchgerutscht.

• Fernando Pérez und Brian Granger berichten über den Status von Jupyter, warum sie dieses Projekt ins Leben gerufen hatten und wie es mit Jupyter weitergehen soll.

• Im Ŷhat-Blog: Was ist SVM und warum sollte ich es nutzen? Mit einem schönen Beispiel in Python und (natürlich) Rodeo.

• Roger Huang hat eine Antwort auf die Frage: »Wie werde ich ein Data Scientist?« Das ist nicht ganz uneigennützig, denn er arbeitet für Springboard, einer Firma, die Euch entsprechende Kurse verkaufen will.

• R vs Python - a One-on-One Comparison und warum aktuell Python die bessere Alternative sei.

• Alexander Neumann über PyTorch, das Open-Source-Deep-Learning-Framework von Facebook, das sich tief in die Python-Welt integriert und unter anderem als Numpy-Ersatz dienen soll, wenn GPU-Beschleunigungen erwünscht sind.

Und last but not least könnt Ihr Euch bei Ŷhat das Whitepaper »Applied Data Science« für umme herunterladen. Damit dürftet Ihr dann endgültig für das Wochenende voll beschäftigt sein. 🎈

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