STAR Doesn’t Work: How to Answer Behavioral Questions as a Data Scientist
Star不适合技术工作，那么您如何回答行为面试问题，同时仍显示您是数据科学家？
Getting Started With a Career in Data Science
闯入数据科学从来都不是一件容易的事。在本教程中，我们将为您提供数据科学初学者的分步路线图，使您的生活更轻松。
How to Deploy Your LLM to Hugging Face Spaces
使用免费的CPU实例展示您的LLM项目，并通过简化和拥抱面部空间来展示您的LLM项目。
Python Data Structures Every Programmer Should Know
通过掌握内置和标准的库数据结构，以清理，高效和优雅的代码来写出更好的Python。
Securing Machine Learning Applications with Authentication and User Management
通过本机身份验证和用户管理来确保FastAPI机器学习应用程序的端点的分步指南。
Mastering NumPy’s Universal Functions for Fast Array Computation
主元素的操作，比较，逻辑，聚合和使用Numpy Ufuncs进行高性能阵列处理。
Feel The Vibe: Why AI-Dependent Coding Isn’t The Enemy (or is it?)
氛围编码未来吗？还是一种非代码涉足的方法？还是程序员使生活更轻松的工具？还是这些东西？
Analyzing JSON Data with DuckDB & SQL
厌倦了用剧本和正则纠纷json？ DuckDB使您可以在JSON文件上运行SQL查询，从而使结构化和半结构化数据分析变得轻而易举。
FireDucks: An Accelerated Fully Compatible Pandas Library
迅速处理您的数据而不会使用像Pandas一样的API进行麻烦。
5 Ways to Speed Up Your Data Science Workflow
数据科学很棒，等待缓慢的代码不是。这是五种技术，可以加快您的工作流程并提高生产力。
10 Essential Data Cleaning Techniques Explained in 12 Minutes
用这10种基本技术包装成12分钟的速成课程，清洁您的数据。
7 Essential Ready-To-Use Data Engineering Docker Containers
准备升级您的数据工程游戏而不会浪费设置数小时吗？从摄入到编排，这些码头容器都可以处理所有这些。
Future-Proofing Your Machine Learning Career in a Rapidly Changing Industry
关键的见解，技巧和最佳实践，以帮助您以最能与您共鸣的方向来帮助您未来的机器学习事业。
