Data Science Side Quests: 4 Uncommon Projects to Elevate Your Skills
进行数据科学项目可能要求很高，但这并不意味着必须很无聊。这里有四个项目，可以为您的学习带来更多乐趣，并在大众中脱颖而出。
The Essential Guide to Regular Expressions for Data Scientists
希望在数据科学工具箱中添加正则表达式？通过本指南从头开始学习python。
Top 5 Career Paths in Data Science and How to Self-Learn for Each
您是一个想闯入前5个数据科学职业道路之一的自学者吗？如果是，本文适合您。
Debug and Profile NumPy Code to Identify Performance Bottlenecks
通过确定代码中的问题来查看如何改善Numpy执行过程。
Exploring the Role of Smaller LMs in Augmenting RAG Systems
让我们发现哪些小语言模型（SLM）是什么，如何在抹布系统和应用中使用它们，以及何时将它们用于大型语言。
10 GitHub Repositories to Master Cloud Computing
通过GitHub上的免费，社区驱动的内容来学习云计算概念，工具和最佳实践。
Creating a Data Science Pipeline for Real-Time Analytics Using Apache Kafka and Spark
本文说明了如何使用Apache Kafka和Spark创建实时处理数据的系统。
Tips for Writing Better Unit Tests for Your Python Code
不是测试Python代码的粉丝吗？今天采取一些小步骤，并使用这些提示来编写更好的单元测试。
5 Free Tutorials to Master Data Visualization with Seaborn
Python中的数据可视化是带有Seaborn的蛋糕。通过这五个免费教程学习最受欢迎的Python数据可视化库之一。
VIP Cheatsheet: Transformers & Large Language Models
详细了解Afshine和Shervine Amidi为Stanford的CME 295课程创建的方便资源。
7 GitHub Projects to Master Machine Learning
学习模型服务，CI/CD，ML编排，模型部署，本地AI和Docker，以简化ML工作流程，自动化管道和可扩展的可扩展，便携式AI解决方案。
Why You Aren’t Getting Hired as a Data Science in 2025
有人说数据科学正在死亡，而其他人则更关心自己职业生涯的即将死亡。
A Guide to Integrating ChatGPT with Google Sheets
本指南提供了一个详细的，分步的解释，说明如何与Google表连接Chatgpt，以及实用的示例和高级功能，以充分利用这些集成。
Building an Automatic Speech Recognition System with PyTorch & Hugging Face
请查看此分步指南，以使用Pytorch＆Hugging Face构建语音到文本系统。
