每个数据科学家/分析师都应该知道的20个统计概念！
有没有想过数字是如何讲述故事的？这就是统计学的全部意义——通过理解数字来更好地理解事物。把统计学看作是学习数据科学的基础知识。在这个易于理解的指南中，我们将了解20个关键的统计概念。把这些概念想象成理解数据的构建块。它们就像乐高积木一样，单独看起来很简单，但当你把它们放在一起时，就能创造出令人惊叹的东西。
每个Python数据分析师都应掌握的10个Pandas基本技巧
Pandas是一个功能强大的库，拥有处理各种数据分析任务的广泛功能。掌握了这些技巧，你将成为一名更高效的数据分析师，并能更好地应对现实世界中的数据挑战。在本文中，我将分享每个Python数据分析师都应该知道的十个Pandas基本技巧。
你在准备FAANG/MAANG面试时可能犯的最大错误
通过与这些人的交谈，我注意到很多准备面试的人都会犯一个巨大的错误。这个错误导致了数月的挫折和失败，最终导致许多人放弃。在本文中，我将分享这个错误是什么，为什么它是一个问题，以及你应该如何修复它。
关于Pandas中最难的pivot_table，stack，unstack详解！
虽然大多数Pandas表达式读起来都像英语，但有时你会遇到真正让人头疼的表达式。是的，它们都有直观的名字，比如cut或pivot，但似乎让人无法理解。因此，我决定写一系列文章，专门介绍我认为最难的Pandas函数。本文将详细地解释其中的三个函数：pivot_table、stack和unstack。
市场上最热门的工作：新生数据科学家
你是否曾经对写着“入门级数据科学家”但要求有多年工作经验的招聘启事感到困惑?在今天的数据科学就业市场上，这种奇怪的矛盾和过高的期望有时真的很有趣。在这篇文章中，我们解读了其中一份来自reddit帖子的工作描述，以幽默的方式看待“新生数据科学家”可能意味着什么，并试图在这个复杂的领域中找到方向。
十大最难的Power BI数据建模面试问题
你在为Power BI建模面试做准备吗？请系好安全带，因为我们即将探索十大最具挑战性的Power BI建模问题，即使是经验丰富的面试者也经常会在此犯错。我将提供代码片段和分析，帮助你掌握这些问题，并增加你在面试中获胜的机会。
为什么我在数据科学面试中没有做好准备?
当谈到数据科学职位的面试时，很容易被技术要求、未来雇主的声望和提问速度所压倒。很多职业顾问都告诉你要为面试做准备。但即便如此，我敢打赌，你和许多其他候选人在面试时仍然会感到毫无准备。我知道我有很长一段时间都有这种感觉。
哪些特征对你的分类模型有害？
如何计算分类器特征的误差贡献，以理解和改进模型。在本文中，我将解释在分类模型上计算这两个量背后的逻辑。我还将展示一个例子，在这个例子中，与使用预测贡献相比，使用错误贡献进行特征选择会产生更好的结果。
