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。
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。
ChatGPT的代码解释器将永远改变数据科学！
代码解释器这个插件允许我们上传数据，编写/执行Python代码，进行数据分析，生成报告，甚至下载分别以.ipynb和pdf格式生成的代码和报告。所有这些都在几秒钟内完成，这就像有一个初级数据分析师，他会24/7为你做所有的工作，本文告诉你可以用ChatGPT的代码解释器做的所有事情。
每个数据科学家都应该避免的十大统计错误
在这篇文章中，我们将探讨数据科学家常犯的十大统计错误。通过强调这些错误并提供示例，我们旨在提高意识并帮助数据科学家避免这些陷阱。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，了解这些常见的统计错误将使你能够进行更可靠的分析并准确地解释数据。让我们深入研究这些错误，了解它们的问题所在，并举例说明。
每个数据科学家都应该知道的12个Python特性！
作为一名数据科学家，你对Python的强大功能并不陌生。从数据整理到机器学习，Python已成为数据科学事实上的语言。但是你是否利用了Python提供的所有特性？在本文中，我们将深入探讨每个数据科学家都应该了解的12个Python特性。从推导式到数据类，这些特性将帮助你编写更高效、可读且可维护的代码。
探索Python强大引擎：将数据可视化提升到新高度的10个库
凭借十多年的数据分析和可视化经验，我遇到了许多工具和技术，使这个过程既高效又迷人。在这篇博客中，我想与你分享10个在数据可视化方面优于竞争对手的Python库。
如何零经验找到一份数据科学工作？
缺乏经验并不意味着你不能在数据科学领域找到工作，即使数据科学的就业市场竞争非常激烈。普遍的情况是，即使是初级职位，雇主也在寻找经验丰富的候选人。毫无疑问，由于以下因素，未来五年或十年对数据科学家的需求非常高。数据科学就业市场的另一个非常特殊的特点是，它具有行业的多样性，这意味着数据科学家可以在很多行业中工作，如医疗保健、交通运输、制造业、学术、商业、环境、网络安全等。
如何用ChatGPT和Tableau将数据转化为可视化图表？
当你试图理解大量数据时，你是不是感觉不知所措？你并不孤单！因为我也有过这样的经历，所以我找到一个解决方案，在本文中和大家分享一下。今天就来谈谈我是如何使用ChatGPT和Tableau创建美丽而有意义的可视化图表的！拿一杯咖啡，我们开始吧！为什么我认为数据可视化很重要？它可以帮助我们更容易地理解和解释数据。作为人类，当信息以视觉形式呈现时，可以更好地处理信息。
