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2026 年每个数据科学家需要的 3 项 Claude 技能
如果您不想落后，请开始与 Claude 一起做这些事情2026 年每个数据科学家需要的 3 篇 Claude 技能文章首先出现在《迈向数据科学》上。
来源:走向数据科学到了 2022 年，情况就大不相同了。
现在的孩子不知道那是什么感觉。
我曾经花费几个小时：
即使在去年，随着人工智能工具变得越来越先进，我作为数据科学家的工作也发生了变化。我不再是一个编码机器，而是一个战略家。非常了解我组织中的数据并知道如何最好地呈现数据并从中获取见解的人。
Claude 正在更快地改变事物
Claude 是我相信将比任何人想象的更快地改变行业和这个职业的工具之一。我不会撒谎，这有点可怕。与此同时，数据科学家可以通过多种方式拥有这个工具，掌握它，并继续保持领先地位。
以下是每个数据科学家现在应该努力掌握的 3 项关键技能：
1. 克劳德仪表板
我曾经花一整天的时间为客户构建 Tableau 仪表板，只是为了探索有关大型数据集的一些问题，而这些数据可能在几个月内就不会再被查看。
现在，Claude 可以在几分钟内生成一个完全可用的交互式仪表板，其中包含：
让我们展示一个使用 AEP 每小时能源数据集（CC0 许可证）的简单示例。
克劳德提示：
我有一个每小时能源消耗 (AEP_MW) 的时间序列数据集，其中包含日期时间列。为我构建一个交互式 HTML 仪表板，其中包括：
结果如下所示：
一些见解立即从仪表板中脱颖而出，而这些见解是无法从原始 CSV 中获得的：