Build Your Own Simple Data Pipeline with Python and Docker
了解如何开发简单的数据管道并轻松执行它。
10 Surprising Things You Can Do with Python’s collections Module
本教程探讨了Python Collections模块的十个实用（甚至令人惊讶）的应用。
The Lifecycle of Feature Engineering: From Raw Data to Model-Ready Inputs
本文解释了如何将凌乱的原始数据变成有用的功能，这些功能可以帮助机器学习模型做出更智能，更准确的预测。
10 Python Math & Statistical Analysis One-Liners
Python使常见的数学和统计任务超级简单。这些单线显示如何使用更少的代码做更多的事情。
10 GitHub Repositories for Python Projects
您是渴望建立第一个项目的初学者，还是想要扩展投资组合的经验丰富的编码员，Github是现实世界中Python项目的金矿。
Building End-to-End Data Pipelines: From Data Ingestion to Analysis
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Bootstrapping Your Freelance Data Science Business for Cheap
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How to Optimize Your Python Code Even If You’re a Beginner
认为您太新了，无法优化Python？想一想。这些快速提示使优化从一开始就容易有效。
PyNarrative: An Excellent Python Library for Data Storytelling
如果您是数据讲故事的新手，那么本文将帮助您开始使用Pynarrative。
7 Python Statistics Tools That Data Scientists Actually Use in 2025
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10 Surprising Things You Can Do with Python’s datetime Module
本文介绍了使用Python的DateTime模块可以实现的10件有用（也许令人惊讶）。
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学习如何使用N8N工作流程消除手动SQL报告，该报告自动查询您的数据库，格式化专业HTML报告并定期将其通过电子邮件发送给利益相关者。
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A Beginner’s Guide to AirTable for Data Analysis
Airtable结合了最好的电子表格和关系数据库管理系统：在本文中发现如何开始使用此PlataForm进行数据分析。
Building Modern Data Lakehouses on Google Cloud with Apache Iceberg and Apache Spark
忘记数据孤岛。您可以构建一个现代数据湖设施，为您提供交易一致性，模式演变和顶级性能，所有这些都在Apache Iceberg和Apache Spark的一个地方。
Build ETL Pipelines for Data Science Workflows in About 30 Lines of Python
想了解ETL的真正工作方式？从这里开始的简单Python管道涵盖了必需品。
