大多数数据平台不会一夜之间崩溃；随着查询的进行，它们变得越来越复杂。随着时间的推移，业务逻辑遍布 SQL 脚本、仪表板和计划作业，直到系统变成“SQL 丛林”。本文探讨了这是如何发生的以及如何恢复结构。逃离 SQL 丛林的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models (Part 3)
使用 Python 处理借款人数据中的异常值和缺失值。构建稳健的信用评分模型（第 3 部分）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
