Not Everything Needs Automation: 5 Practical AI Agents That Deliver Enterprise Value
什么实际与企业组织中的AI代理一起使用？帖子并非所有需要自动化的帖子：5个实用的AI代理，这些代理商首先出现在数据科学方面。
Prescriptive Modeling Unpacked: A Complete Guide to Intervention With Bayesian Modeling.
学习如何超越预测并通过规定建模积极进行干预。该深入的指南使您介绍了贝叶斯的系统干预方法，并提供了预测性维护中的实例。首先出现在数据科学上。
How I Automated My Machine Learning Workflow with Just 10 Lines of Python
使用LazyPredict和Pycaret跳过咕unt的工作并直接跳到性能。我如何用仅10行Python自动化机器学习工作流程，这首先出现在数据科学上。
The Role of Luck in Sports: Can We Measure It?
从最后一刻的目标到硬币投掷：随机性多少影响游戏的结果？首先出现在数据科学上。
5 Crucial Tweaks That Will Make Your Charts Accessible to People with Visual Impairments
超过3.5亿人是色盲的 - 确保他们可以阅读您的可视化。
Get Ready for Your Next Career Move
您是否打算在不久的将来改变角色？在寻找您的第一个数据科学或机器学习位置的地方？无论您的职业阶段如何，变革和成长都可能在您的脑海中 - 我们在这里为您提供帮助。本周变量的核心是将技能和知识的重点[…]准备为您的下一个职业改动做好准备的文章，首先是迈向数据科学。
The Journey from Jupyter to Programmer: A Quick-Start Guide
探索抛弃笔记本的真正好处，《从jupyter到程序员的旅程：快速启动指南》首先出现在数据科学方面。
Building a Modern Dashboard with Python and Gradio
数据见解使邮政构建了一个现代仪表板，其中Python和Gradio首先出现在数据科学方面。
Data Drift Is Not the Actual Problem: Your Monitoring Strategy Is
监视很容易；要监视的不是。在机器学习领域，数据漂移质量是噪音，直到您知道这意味着什么。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 2
利用自动化和并行性来扩展实验，缩短了对数据科学项目的价值的时间：第2部分首先出现在数据科学方面。
Landing your First Machine Learning Job: Startup vs Big Tech vs Academia
跨初创企业，大型技术和学术界登陆您的第一份机器学习工作的实用指南。
Decision Trees Natively Handle Categorical Data
但平均目标编码是他们的涡轮增压器，邮政决策树本地处理分类数据首先出现在数据科学方面。
LLMs + Pandas: How I Use Generative AI to Generate Pandas DataFrame Summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
