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当生产环境中的输入特征分布与训练数据不同时，就会发生数据漂移，从而导致潜在的不准确性和模型性能下降。为了减轻数据漂移对模型性能的影响，我们可以设计一个工作流来检测漂移，通知数据团队，并触发模型再训练。工作流包括两种类型的任务：数据科学和数据工程任务。

在当今竞争激烈的就业市场中，数据工程师仅仅依靠技术技能和经验已经不够了。个人品牌已经成为一种强大的工具，可以帮助各级数据工程师从人群中脱颖而出，并获得新的工作机会。本文旨在阐明个人品牌对各级数据工程师的重要性，并就如何建立和利用强大的个人品牌提供实用的见解。我个人发现把我的个人品牌放在linkedin上有很多好处，我的收件箱总是充满了关于工作机会以及与各个专业水平的人建立联系的信息。

作为初学者的Python数据科学家，你可能想知道如何学习和理解该语言的关键概念和库。现在你可以访问有用的备忘单，它们可以为你提供很大帮助。备忘单是简洁、快速的参考资料，可以快速有效地学习和复习关键概念。对于数据科学的初学者特别有益，因为它们以易于理解的格式提供了各种主题的全面概述。在本文中，我将向你提供7个广泛使用的、精心设计的Python数据科学备忘单，我希望在开始学习之前就知道这些备忘单。

为什么选择Git作为你的数据科学项目？Git是一个广泛用于软件开发的版本控制系统，但它是你的数据科学项目的正确选择吗？绝对的。以下是为什么Git对于数据科学是无价的一些原因。通过采用Git并利用它的特性以及这些补充工具，你可以提高生产力，维护代码质量，并有效地与团队成员协作。