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Jupyter Notebook 上数据科学项目的 5 个免费模板

5 Free Templates for Data Science Projects on Jupyter Notebook

使用这些模板提升您的数据科学项目。

Python NLP 库之旅

A Tour of Python NLP Libraries

探索可用于数据工作流的文本 Python 包。

使用 SAS 负责任地探索生成式 AI

Exploring Generative AI Responsibly with SAS

通过学习 SAS 的生成式 AI 和 SAS 的负责任创新与值得信赖的 AI,扩展您的 AI 知识。

解锁数据洞察:有效分析的关键 Pandas 函数

Unlocking Data Insights: Key Pandas Functions for Effective Analysis

本文旨在介绍一些对数据分析至关重要的 Pandas 函数。通过掌握这些工具,您可以无缝处理缺失值、删除重复项、替换特定值以及执行其他几个数据操作任务。

了解人工智能时代的数据隐私

Understanding Data Privacy in the Age of AI

数据隐私一直是一个长期存在的问题,它继续挑战数据行业。让我们了解 AI 领域的快速发展如何加剧了数据隐私问题。

LangChain 和 LlamaIndex 的比较分析

Comparative Analysis of LangChain and LlamaIndex

详细比较分析 LangChain 和 LlamaIndex 在构建和使用 LLM 应用程序方面的差异。

5 门免费大学课程,学习数据科学编码

5 Free University Courses to Learn Coding for Data Science

从哈佛大学和麻省理工学院等顶级大学免费学习编程。

将 SQL 与 Python 结合使用:SQLAlchemy 和 Pandas

Using SQL with Python: SQLAlchemy and Pandas

有关如何连接数据库、执行 SQL 查询以及分析和可视化数据的简单教程。

介绍 Falcon2:TII 的下一代语言模型

Introducing Falcon2: Next-Gen Language Model by TII

关于 TII 性能最佳的开源、多语言和多模式语言模型的一切

5 个面向有抱负的数据科学家的免费竞赛

5 Free Competitions for Aspiring Data Scientists

通过参加比赛提高您的技能、创造力和知名度。

10 个 GitHub 存储库,助您掌握 SQL

10 GitHub Repositories to Master SQL

通过免费课程、教程、工具、指南、书籍、练习、项目、精彩列表和其他资源学习 SQL 和数据库。

构建您的第一个机器学习模型的分步教程

Step-by-Step Tutorial to Building Your First Machine Learning Model

机器学习模型是一个令人兴奋的项目。了解如何开发公司想要使用的第一个模型。

5 分钟内解释 5 种机器学习模型

5 Machine Learning Models Explained in 5 Minutes

了解最流行的机器学习模型,了解它们的工作原理,并发现掌握它们的最佳免费课程。

扩散和去噪:解释文本到图像生成 AI

Diffusion and Denoising: Explaining Text-to-Image Generative AI

扩散过程在 AI 的发展以及技术与全球人类环境的互动中发挥着核心作用。在此处了解所有相关信息。

每个初学者都应该学习的 10 个基本 DevOps 工具

10 Essential DevOps Tools Every Beginner Should Learn

用于版本控制、CI/CD、测试、自动化、容器化、工作流编排、云、IT 管理和监控的流行工具。

使用 Python 的 Watchdog 监控您的文件系统

Monitor Your File System With Python’s Watchdog

使用 Python 的 WatchDog 跟踪文件系统的更改,例如添加、删除、移动或修改。

如何使用 Scikit-learn 的 Imputer 模块处理缺失数据

How to Handle Missing Data with Scikit-learn’s Imputer Module

在本文中,您将学习如何使用 Scikit-Learn Imputer 模块处理缺失数据以简化数据科学项目。

编写更好的 Python 函数的 5 个技巧

5 Tips for Writing Better Python Functions

本教程介绍了五种简单而有效的实践,用于编写更好且可维护的 Python 函数。