数据科学家

近年来，随着企业生成越来越多的数据，数据工程也变得愈发重要。随着大量数据的涌入，企业需要以合理的方式管理、处理和分析数据。为此，他们需要大量使用数据工程工具，帮助他们最大限度地利用自己的数据。这篇文章主要介绍了在2023年我们需要了解的十大数据工程工具，其中既包括已经存在了一段时间的传统工具，也有越来越流行的新工具。

想一想，大公司也开始在面试中测试ChatGPT技能了！自从它发布以来，我每天都在使用它，它的能力一直都让我觉得不可思议——尤其是在数据科学领域。这给我了极大便利，因为作为一名内容创作者，我还与一家培训数据科学技能的公司有着合作。如何成为一名“ChatGPT”式数据科学家？

ChatGPT在人工智能领域掀起了波澜，这是有充分理由的。这个由OpenAI开发的强大的语言模型有可能通过协助各种任务（如数据清理、分析和可视化）来显著增强数据科学家的工作。通过使用有效的提示，数据科学家可以利用ChatGPT的功能来简化工作流程。在本文中，我们将探索数据科学家最重要的40个提示，并讨论如何将ChatGPT与Python和其他流行的数据科学库结合在一起使用。

数据工程是一个回报丰厚的职业，目前正在蓬勃发展。这一领域对熟练专业人员的需求日益增加。在一个数据驱动的世界里，建立、设计和管理数据科学管道并维护数据基础设施，为数据应用提供动力，DE是至关重要的。用一句话来概括：“数据工程是人工智能的未来”。但问题是：寻找数据工程项目是非常困难的！这就是为什么我列出了你现在可以做的5个项目。

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。

在过去的几年里，设计师Pau Garcia一直在研究AI。作为OpenAI（一家普及生成AI的初创公司）的早期用户，他说他最初对AI很感兴趣，但并没有期望它在自己的生活中发挥很大作用。后来有一天，他在上网时发现了《瑞克和莫蒂》（Rick and Morty）一集的脚本，而该脚本是由OpenAI的大型语言模型编写的。那一刻，一切都不一样了。“当时，我说，‘好吧，这非常接近我正在做的事情，’”他直言。这促使他踏上使用ChatGPT和DALL-E等AI生成工具进行设计的旅程。

在我目前担任数据科学经理的职位上，我与多位数据科学家一起工作，我发现他们中的许多人在处理大数据时犯了一些基本的数据处理错误（我也曾经犯过其中一些错误！）。这些错误会导致代码执行时间急剧增加，有时还会导致大量的返工和浪费精力。在这篇文章中，你将了解到如果想成为一个更好（更高效）的数据科学家，你应该避免的5大编程错误。