数据科学家

Sep
16

苹果面试流程:数据科学家的完整指南

在接下来的文章中,我们将通过把面试分成几个阶段来探索苹果公司的面试过程,并向你展示编程或非编程问题的来源,这些问题将在面试过程中对你有所帮助。你们中的一些人可能是不同领域的数据科学家,而其他的则可能是渴望学习数据科学的人。有一件事可以肯定,如果你之前没有在苹果工作过,你可能会对此感到疑惑。在进入苹果公司的面试流程之前,首先让我们看看数据科学家可以在苹果公司工作的不同领域。

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Sep
13

2023年面向开发者的十大机器学习(ML)工具

随着行业的不断发展和机器学习工具的进步,保持最具影响力和技术强大的工具的更新是必不可少的。该列表包含了最有效的机器学习工具,为寻求增强机器学习工具包并推动人工智能革命向前发展的开发人员提供了有价值的指南。让我们从最好的机器学习(ML)开发工具开始。

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Sep
07

每个数据科学家都应该知道的关于回归的三个简单的事情

一个模型的好坏取决于你对它的理解,我担心很多人在运行模型时,只接受从模型中得出的第一个结果。说到回归建模(最常见的建模形式之一),如果你能理解这些模型是如何工作的,以及为什么它们是以这种方式建立的,你就会成为一名更好的数据科学家。

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Sep
04

5个ChatGPT插件,让你领先于99%的数据科学家!

如今,插件越来越受欢迎。它们通过使用ChatGPT的功能来增强你所完成的任务,还可以帮助你节省时间。正如我所说,一段时间后,这种熟练程度将被添加到职位描述中,我已经在Upwork的职位描述中看到了ChatGPT。我已经在当前的工作中使用ChatGPT,但我想看到更多,但我们无法就价格达成一致。这就是为什么,ChatGPT插件绝对会增加你实现梦想工作的机会。在这篇文章中,我将向你展示5个ChatGPT插件,让你领先于99%的数据科学家。

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Aug
31

数据科学初学者必备的7个备忘单!

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。

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Aug
27

数据科学家必备:Git操作指南

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。

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Aug
24

ChatGPT和LLM的10个关键术语和概念

本文旨在帮助那些想了解LLM但由于技术术语或领域概念而难以理解LLM内容的人。数据科学和人工智能是非常广泛的领域,即使你在这些领域工作,LLM相关的内容可能一开始对你来说也很难理解。因此,事先了解这些术语和概念的含义可以更容易的消化其他与LLM相关的内容。

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Aug
18

从优秀到卓越:数据科学家的Python技能进化之路

在令人着迷的数据科学和机器学习领域,熟练掌握Python已经成为一项无价的技能。除了对Python的深入理解外,掌握某些Python技能可以将优秀的数据科学家转变为卓越的数据科学家。这些“秘密”技能涵盖了从处理Python库、调试和编码效率到有效地沟通数据见解的各个方面。本文探讨了这些基本的Python技能,这些技能与ChatGPT等AI工具的强大功能相结合,可以显著提升你的数据科学进程。

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