Beyond Math and Python: The Other Key Data Science Skills You Should Develop
想要写出你的第一篇 TDS 文章吗？我们随时欢迎新作者的投稿。通往数据科学成功的路线图提供了许多不同的路径，但其中大多数都重点关注数学和编程技能（例如：Saankhya Mondal 本周早些时候发布的这份针对有抱负的数据专业人士的优秀指南）。但是，一旦你在这些领域打下了基础，下一步是什么？数据科学家需要在哪些主题上积累专业知识，才能在拥挤的就业市场中脱颖而出？我们每周的亮点将聚焦于你可能希望在未来几周和几个月内探索的一些领域，并提供来自广泛行业和学术角色的作者的可行建议。从掌握数据基础设施的来龙去脉到拓展讲故事的技能，让我们仔细看看其中一些边缘但仍然至关重要的潜在增长领域。超越技能：释放数据
Build and deploy a UI for your generative AI applications with AWS and Python
AWS 提供了一套强大的工具和服务，简化了生成式 AI 应用程序的构建和部署过程，即使对于前端和后端开发经验有限的人也是如此。在这篇文章中，我们探索了一种实用的解决方案，该解决方案使用 Streamlit（用于构建交互式数据应用程序的 Python 库）和 AWS 服务（如 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Cognito 和 AWS 云开发工具包 (AWS CDK)）来创建具有身份验证和部署功能的用户友好型生成式 AI 应用程序。
Learn Python and get Certified as a Data Analyst for Free this Week!
从 11 月 4 日到 11 月 10 日，整个 DataCamp 平台都是免费的。
7 Python Projects to Boost Your Data Science Portfolio
通过这七个引人入胜的 Python 项目增强您的数据科学组合，这些项目展示了基本的编程和软件工程技能。
Amplifying the impact of marine research imagery with Marimba, an open-source Python framework
全身心投入一个项目时，并不总是容易看到全局。创新往往需要退一步来评估我们如何才能真正扩大我们的科学影响力。
Les Misérables Social Network Analysis Using Marimo Notebooks and the NetworkX Python library️⚔️
使用 NetworkX Python 库构建 Marimo 笔记本，揭开维克多·雨果杰作中隐藏的结构继续阅读 Towards Data Science »
How to Make Proximity Maps with Python
快速成功数据科学Geopy 的大圆方法密西西比州立大学的距离地图（作者）您是否注意到社交媒体上的一些“距离”地图？我刚刚看到 Todd Jones 的一张地图，它显示了您在美国本土 48 个州的任何位置与国家公园的距离。这些邻近地图既有趣又有用。如果您是生存主义者，您可能希望尽可能远离潜在的核导弹目标；如果您是狂热的垂钓者，您可能希望靠近 Bass Pro Shop。我和一个对美国大学橄榄球几乎一无所知的英国人一起读研究生。尽管如此，他在我们每周的投注中表现非常出色。他的秘诀之一是，假设参赛球队实力相当，或者主队更受青睐，那么他就押注任何需要行驶 300 多英里才能比赛的球队。在这个 Quic
Introducing mall for R...and Python
我们很自豪地推出 {mall}。借助 {mall}，您可以使用本地 LLM 在数据框架中运行 NLP 操作。（情绪、摘要、翻译等）。{mall} 已同时发布到 CRAN 和 PyPi（作为 Polars 的扩展）。
10 Useful Python One-Liners for Data Cleaning
以下是一些用于常见数据清理任务的有用 Python 单行代码。
Comparing Pandas and (%%SQL) for Data Analysis in Python
利用 SQL 和 Pandas 从糖尿病患者记录中提取见解继续阅读 Towards Data Science »
Python Typer Tutorial: Build CLIs with Python in Minutes
了解如何通过几个简单的步骤使用 Typer 使用 Python 构建 CLI。
10 Essential Python Libraries for Data Science in 2024
Python 生态系统的丰富性有一个缺点：它使您很难决定哪些库最适合您的需求。本文试图通过推荐十个（以及更多，作为奖励）数据科学中绝对必不可少的库来修正这一点。
Building Interactive Data Science Applications with Python
使用 Python 构建引人入胜且具有交互性的应用程序，用户可以在其中传递输入、获取反馈并利用图像、视频和音频等多媒体元素。
Techniques for Chat Data Analytics with Python
第一部分：通信密度分析继续阅读 Towards Data Science »
Creating 3D Protein Structure Networks Using Python and the RING Server: Part 2
使用 RING 接触网络创建 3D PSN继续阅读 Towards Data Science »
GraphMuse: A Python Library for Symbolic Music Graph Processing
是的，音乐和图表确实可以融合！在这篇文章中，我们将介绍我的最新论文和开源软件之一：GraphMuse Python 库。但在深入研究之前，让我先向您介绍一些符号音乐处理的基础知识。故事是这样的……符号音乐处理主要指从乐谱中提取信息。术语“符号”是指任何形式的乐谱或符号中存在的符号。乐谱可以包含除音符之外的各种元素。这些元素可能包括拍号、调号、发音标记、力度标记等。乐谱可以采用多种格式，例如 MIDI、MusicXML、MEI、Kern、ABC 等。近年来，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎，并在从生物网络到推荐系统再到音乐分析的许多领域取得了成功。在音乐分析领域，GNN 已用于解决和声分析、
Backtesting with Skforecast: Time Series Forecasting in Python
为什么重要：使用 Skforecast 进行回测的综合指南：确保使用 Python 进行可靠的时间序列预测
How to Perform A/B Testing with Hypothesis Testing in Python: A Comprehensive Guide
使用实用 Python 示例制定数据驱动决策的分步指南继续阅读 Towards Data Science »
