利用ChatGPT，助你彻底掌握数据科学
欢迎阅读本综合指南，带你利用ChatGPT彻底掌握数据科学。当今世界，从医疗保健到金融再到销售，数据科学已成为各个行业不可或缺的一部分。利用机器学习、数据检索和分析以及数据可视化，公司可以产出有价值的见解并依据数据做出正确决策。本文将带你了解数据科学的基础知识，并学习当你利用Python和ChatGPT时可以使用的高级技巧。
数据科学家必备技能：掌握Jupyter完美文本编辑器配置技巧！
JupyterLab允许用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述性文本的文档，是这种互动工作的完美工具。然而，事实是，它的文本编辑器就像Windows记事本一样原始。你可以编写代码，但体验并不理想。我们能做什么呢？我们想要一个可以随时在任何机器上运行的Docker Image，有属于我们自己的工作空间。我们的目标是创建一个JupyterLab Image，其拥有一个功能强大的笔记本编辑器和一个功能丰富的Python IDE。
数据科学家须知：统计学中的5个悖论
统计学是数据科学的重要组成部分，为我们提供了分析和理解数据的各种工具和技术。但有时统计结果可能与我们的感知相悖，甚至自相矛盾，导致了混乱和误解。在这篇文章中，我们将探讨每个数据科学家都应该熟悉的五个统计悖论。我们将解释每个悖论是什么，为什么会发生，以及如何避免掉进悖论的陷阱中。
设计师如何使用ChatGPT和DALL-E快速跟进项目
在过去的几年里，设计师Pau Garcia一直在研究AI。作为OpenAI（一家普及生成AI的初创公司）的早期用户，他说他最初对AI很感兴趣，但并没有期望它在自己的生活中发挥很大作用。后来有一天，他在上网时发现了《瑞克和莫蒂》（Rick and Morty）一集的脚本，而该脚本是由OpenAI的大型语言模型编写的。那一刻，一切都不一样了。“当时，我说，‘好吧，这非常接近我正在做的事情，’”他直言。这促使他踏上使用ChatGPT和DALL-E等AI生成工具进行设计的旅程。
作为一个数据科学家/分析师，不要重复这5个编程错误
在我目前担任数据科学经理的职位上，我与多位数据科学家一起工作，我发现他们中的许多人在处理大数据时犯了一些基本的数据处理错误（我也曾经犯过其中一些错误！）。这些错误会导致代码执行时间急剧增加，有时还会导致大量的返工和浪费精力。在这篇文章中，你将了解到如果想成为一个更好（更高效）的数据科学家，你应该避免的5大编程错误。
Python使用者必看！简明指南教你使用OpenAI API
立即学习如何使用 OpenAI API！ 通过学习 OpenAI API，你将能够访问OpenAI的强大模型，例如用于自然语言任务的 GPT-3、将自然语言转换为代码的Codex以及用于创建和编辑原始图像的DALL-E。在本指南中，我们将学习如何将OpenAI API与Python一起使用。首先要做的是—生成你的API密钥…
Pandas2.0的速度提高了32倍！
这里是我们在Pandas 2.0中看到的重要改进的完整列表：使用pip附加功能安装可选依赖项、索引现在可以容纳numpy的数字类型了 、配置选项，mode.dtype_backend，用于返回pyarrow支持的dtype、写入时复制的改进，该版本还将附带此处描述的许多其他改进和错误修复。但它有什么特别之处呢？
GPT-4震撼登场！具有惊人的新特性！
近日，OpenAI发布了GPT-4。本文是GPT-4比ChatGPT更好的原因以及拥有的新功能和访问GPT-4的方法。漫长的等待已结束——OpenAI发布了GPT-4！GPT-4是一个比ChatGPT的GPT-3.5更好的大型模型，具有许多新功能。GPT-4比ChatGPT更智能、更具创造性，可以处理更多的单词，接受图像作为输入来生成字幕，等等！在本文中，我们将看到GPT-4的优势，以及访问GPT-4的方法。
