数据科学

在当今竞争激烈的就业市场，一份精心制作的简历，用于有效地展示你的技能和经验是至关重要的——数据科学领域尤其如此。雇主正在寻找能够证明其分析和解释复杂数据的能力的求职者。然而，即使是最合格的求职者也会在简历上犯一些常见的错误，而这可能会使他们得不到这份工作。在这篇文章中，我们将讨论，要制作完美的数据科学简历，必须要避免的十大错误。通过避免这些错误，你可以制作一份突出自己优势的简历，帮助你在其他求职者中脱颖而出。

我是ChatGPT的用户已经有几个星期了，可以告诉你我的工作效率有了显著的提高。ChatGPT已经被证明是像我这样的数据科学家在改善我的工作流程、通过减少在谷歌上寻找bug解决方案的时间来提高生产力和简化我的工作流程方面的有效工具。这给了我更多的时间来做决定。

无论你是经验丰富的专家还是刚入门的小白，这些技术都将帮助你把数据转化为引人注目的叙事，从而推动结果。在这篇文章的最后，你将会得到一个框架，将数据故事化的关键元素纳入到你的下一个演示、演讲或提案中。

本文我们将介绍三个最有用的Jupyter Notebook扩展工具，提高你的工作效率和工作质量。无论你是想改变电脑外观，赋予其新感觉、添加新功能还是简化工作流程，这些扩展工具都能满足你的需求。

在计算机编程中，类是组织数据(属性)和函数(方法)的有用方法。你可以定义一个类，然后用来定义与机器学习模型相关的属性和方法，比如，此类类的实例可能具有诸如训练数据文件名、模型类型等属性。与这些属性相关的方法可以是拟合、预测和验证。

想象一下，你正在尝试开发一种最好的巧克力饼干的食谱。第一次尝试后，你可能会增加面粉的量。有一次，你可能会加更多的巧克力片。下次你可以试着加点核桃。最后，你可能尝试了十几种食谱，但哪一种是最好的呢？我相信你也同意在这个过程中做笔记是个好主意。

技术人员和非技术人员都在尝试掌握数据科学技能。因此，数据科学工作的竞争已经增加了很多。如今，要想获得一份数据科学家的工作，你需要的不仅仅是顶级机构的认证。在这篇文章中，我将分享一些每个数据科学家都应该采用的好习惯，这些习惯可以节省大量的时间和处理成本。

试着设身处地为受众着想，不偏不倚为受众服务。你可以把自己当作其中一个受众去购物，去自己的商店逛一圈，去买一张你的电影票。在此过程中，别忘了问问自己：我在真正去“做”之前，心里想的是什么？