ChatGPT竞争对手来了？谷歌开放Bard访问权——第一印象如何？
近期，作为ChatGPT的竞争对手，谷歌开放了Bard有限的访问权限，这是该公司试图夺回在新的AI部署竞赛中失去的阵地的重要一步。Bard最初将可供美国和英国的选定用户使用。用户可以在Bard.Google.com加入等待名单，但谷歌表示，Bard的推出速度不会很快，并且没有提供完全公开访问的日期。
我为什么要放弃Jupyter Notebook？
多年来，Jupyter Notebook一直是众多数据科学工作中不可或缺的工具，比如用它进行数据挖掘、分析、处理、建模和在每个数据科学项目的周期中的日常试验任务。尽管它很受欢迎，但许多数据科学家也指出了它的缺点。与Jupyter一样，Deepnote是一个数据科学Notebook，旨在为个人和团队提供高效的各类数据科学任务，同时避开了Jupyter的许多缺点。
关于线性回归：一个关键且经常被误解的事实
多年来，Jupyter Notebook一直是众多数据科学工作中不可或缺的工具，比如用它进行数据挖掘、分析、处理、建模和在每个数据科学项目的周期中的日常试验任务。尽管它很受欢迎，但许多数据科学家也指出了它的缺点。与Jupyter一样，Deepnote是一个数据科学Notebook，旨在为个人和团队提供高效的各类数据科学任务，同时避开了Jupyter的许多缺点。
实战项目必备的5个高级SQL技巧！
在这篇文章中，我想分享我在日常工作中最常用的五种高级SQL技术。通过掌握这些技术，你将能够完成近80%的生产级SQL查询，使你成为任何数据驱动项目的宝贵资产。我有意不包括一些其他常用的技术，例如事务。如果你担任的是分析角色而不是软件工程师角色，此方法列表将非常有用。在整篇文章中，我假设我们在Postgres数据库中。但是现在每个主要的关系数据库都提供类似的功能。
探究OpenAI API的最佳实践：如何优化对话引擎？
如果你刚开始使用OpenAI API，我们建议你先阅读教程。由于指令遵循模型的训练方式或训练数据，有一些特定的提示格式效果极佳，可以更好地与手头的任务相匹配。本文我们将介绍一些比较可靠且效果良好的提示格式——但也请探索除此之外的不同格式，也许最适合你的任务的格式就在其中。
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。
