4 YAML Files Instead of PySpark: How We Let Analysts Build Data Pipelines Without Engineers
我们如何用 dlt、dbt 和 Trino 取代 Python 管道，并将交付时间从几周缩短到一天。帖子 4 YAML 文件代替 PySpark：我们如何让分析师在没有工程师的情况下构建数据管道首先出现在走向数据科学上。
Local Whisper Audio Transcription
了解如何使用 Faster‑Whisper 和 Python 在本地擦除音频，重点是隐私优先和 CPU/GPU 就绪。
10 Python Libraries for Building LLM Applications
了解 LLM 应用程序的顶级 Python 框架，涵盖微调、模型加载、服务、RAG 管道、多代理系统和评估。
Build a simple voice trigger system on your Raspberry Pi | Viam
使用 Viam 构建 Raspberry Pi 语音触发音频系统。使用 USB 麦克风和扬声器捕获唤醒词并通过简单的 Python 脚本播放音频响应。
DIY AI & ML: Solving The Multi-Armed Bandit Problem with Thompson Sampling
如何在 Python 中构建自己的 Thompson 采样算法对象并将其应用到假设的实际示例中 DIY AI 和 ML：用 Thompson 采样解决多臂强盗问题一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Free Ways to Host a Python Application
探索五个适合初学者的平台，让您免费托管 Python 应用程序，比较它们的限制，然后选择合适的平台。
How to Learn Python for Data Science Fast in 2026 (Without Wasting Time)
我希望在旅程开始时做的事情《如何在 2026 年快速学习 Python 进行数据科学（不浪费时间）》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Useful Python Scripts for Advanced Data Validation & Quality Checks
从缺失值到架构不匹配，数据问题以多种形式出现。这五个 Python 脚本为现代数据工作流程提供智能、自动的验证。
Python Project Setup 2026: uv + Ruff + Ty + Polars
这个简单的 Python 堆栈将使您的项目更快、更干净、更易于维护。
Docker for Python & Data Projects: A Beginner’s Guide
管理 Python 数据项目的依赖关系可能会很快变得混乱。 Docker 可帮助您创建一致的环境，您可以轻松构建、共享和部署。
RAG Isn’t Enough — I Built the Missing Context Layer That Makes LLM Systems Work
大多数 RAG 教程侧重于检索或提示。当上下文增长时，真正的问题就开始了。本文展示了一个用纯 Python 构建的完整上下文工程系统，该系统控制内存、压缩、重新排名和代币预算 - 因此 LLM 在实际约束下保持稳定。 帖子 RAG 不够 - 我构建了使 LLM 系统工作的缺失上下文层首先出现在《走向数据科学》上。
Top 7 Docker Compose Templates Every Developer Should Use
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A Survival Analysis Guide with Python: Using Time-To-Event Models to Forecast Customer Lifetime
通过 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险回归对客户保留进行建模来理解生存分析。Python 生存分析指南：使用事件时间模型预测客户生命周期一文首先出现在 Towards Data Science 上。
5 Useful Python Scripts to Automate Boring Excel Tasks
合并电子表格、清理导出和拆分报告是必要但乏味的任务。这些 Python 脚本处理重复部分，以便您可以专注于实际工作。
Python Supply-Chain Compromise
这是新闻：Python 包索引包 litellm 版本 1.82.8 中已发现恶意供应链危害。发布的wheel包含一个恶意的.pth文件（litellm_init.pth，34,628字节），该文件在每次启动时由Python解释器自动执行，不需要显式导入litellm模块。我们需要做很多非常无聊的事情来帮助保护所有这些关键库：SBOM、SLSA、SigStore。但我们必须这样做。
Building a Python Workflow That Catches Bugs Before Production
使用现代工具在软件生命周期的早期识别缺陷。构建在生产之前捕获错误的 Python 工作流程一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models with Python
衡量信用评分中特征选择变量之间关系的实用指南。用 Python 构建稳健的信用评分模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
