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。
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。
Quantum Simulations with Python
使用 Qiskit-Aer 运行量子实验使用 Python 进行量子模拟后首先出现在《走向数据科学》上。
Cadet Marathon team hosts 10th annual half marathon, honors fallen USMA graduates
参与者沿着西点军校的道路奔跑、颠簸，挑战自己的身体极限，同时纪念阵亡的美国军事学院毕业生...
A Beginner’s Guide to Quantum Computing with Python
使用 Qiskit 模拟量子计算机《使用 Python 进行量子计算的初学者指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
5 Useful Python Scripts for Effective Feature Selection
学习五个简单的 Python 脚本来执行有效的特征选择。每一种都是实用、简约且易于在实际项目中使用的。
How Anthony Leggett pushed the boundaries of quantum physics
物理学家 Anthony Leggett 去世后，专栏作家 Karmela Padavic-Callaghan 回忆起他们与这位量子物理学巨人的个人联系，并探索了他测试量子世界边缘的持久配方的遗产
Vibe Coding a Private AI Financial Analyst with Python and Local LLMs
学习使用 Python 构建 AI 数据分析师：使用本地法学硕士分析数据、检测异常并生成预测。
How to Speed Up Slow Python Code Even If You’re a Beginner
Python 代码缓慢通常是由小的效率低下引起的。通过一些适合初学者的技术，您可以使您的程序运行速度明显更快。本指南将教您如何操作。
Prompt Caching with the OpenAI API: A Full Hands-On Python tutorial
使您的 OpenAI 应用程序更快、更便宜、更高效的分步指南使用 OpenAI API 进行提示缓存：完整的 Python 实践教程首先出现在 Towards Data Science 上。
Building a Navier-Stokes Solver in Python from Scratch: Simulating Airflow
使用 NumPy 实现 CFD 的实践指南，从离散化到鸟翼周围的气流模拟从头开始用 Python 构建 Navier-Stokes 求解器：模拟气流一文首先出现在 Towards Data Science 上。
