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如何在 Vibe 编码时代成为一名数据科学家
以下是如何成为在编码成为商品的世界中蓬勃发展的数据科学家。 《如何在 Vibe 编码时代成为一名数据科学家》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
来源:走向数据科学字符：“以撒”。艾萨克生活在 80 年代初。艾萨克是一位出色的建筑师，但他有点固执己见。例如，他总是说：
“我不相信这个计算器；我仍然会手工完成所有计算。”
因此，公司中所有其他建筑师的成果都比他多，因为他们使用了他不信任并拒绝采用的创新工具。
请记住，艾萨克对于他所工作的建筑公司仍然至关重要：他永远无法被计算器取代。然而，遗憾的是，仅仅因为他拒绝采用生产力工具，Isaac 的才华就没有被充分利用来开发新项目、释放他的创造力、展示他令人惊叹的作品。
这篇文章的目标是让你不要成为那个艾萨克。
在这篇博文中，我将介绍过去 7 年中我在使用、研究、开发和采用 AI 来提高数据科学领域的研究和工业中算法的生产力和实际应用方面所学到的所有经验教训。
这不是关于 Claude Code、OpenClaw、Codex 或 Cursor 的技术指南。这将是一套指导方针，帮助我在整个职业生涯中保持专业相关性，并每天使用它们来提高我的工作效率。
这是专门为学生、早期到中期的数据科学家，甚至是根本不使用人工智能但想了解更多信息的高级数据专业人员而设计的。
如果是您，欢迎加入。让我们深入了解一下！
第 0 步：呼吸！
最受人工智能影响的人是那些与它一起工作的人。如果你觉得自己落后了，自己知道的还不够，而其他人都比你做得好，我想给你一个建议：深呼吸。
这将我引向步骤 1。
第 1 步：我们正在处理什么？
让我们从这里开始：
大型语言模型是生产力工具。
现在我们知道它们是什么了，下一个问题是，“我们能用它们做什么？”
我的食谱如下：