ChatGPT 将 ChatGPT 用于数据科学项目的指南 了解如何在现实生活中的端到端数据科学项目中使用 ChatGPT。我们将使用它进行项目规划、数据分析、数据预处理、模型选择、超参数调优、开发 Web 应用程序并将其部署到空间上。
数据工程 使用 Pandera 的 PySpark 应用程序的数据验证 如果您是数据从业者,您会意识到数据验证对于确保准确性和一致性至关重要。在处理大型数据集或来自不同来源的数据时,这一点变得尤为重要。但是,Pandera Python 库可以帮助简化和自动化数据验证过程。Pandera 是一个精心制作的开源库,旨在简化模式和数据验证的任务。它建立在熊猫的健壮性和多功能性之上,并引入了专为数据验证目的而设计的直观且富有表现力的 API。
数据工程 创建简单的 Docker 数据科学映像 这本简明的入门教程介绍了使用 Docker 设置 Python 数据科学环境,包括创建 Dockerfile、构建映像、运行容器、共享和部署映像以及推送到 Docker Hub。
机器学习 7个用于机器学习和数据科学的基本 Python 库 Python是AI社区事实上的编程语言。它很容易学习,一旦你精通,编写程序是轻而易举的。 在很大程度上,由于其开源库,Python用户可以操作数据,原型模型,分析输出以及执行许多其他机器学习和数据科学任务。
数据工程 机器学习会取代数据科学吗? 随着技术的不断发展和人工智能在我们日常生活中的使用,许多人担心失业。有些人甚至谈论数据科学正在消亡。许多人说机器学习正在取代数据科学,并指出数据科学是一个过度饱和的领域。随着 ChatGPT 等工具的大量使用及其在编码任务中的使用等等,我们正在质疑数据科学是否正在消亡。