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成为一名数据科学家的过程有时可能感觉就像在完成一个永无休止的购物清单:获得更多的证书、更多的算法、更多的Python技巧……我们经常在TDS上发表的文章中看到这些什么我们知道，把看似不相关的点连接起来，形成有效的方法或解决方案，这一关键技能可能没有那么重要。
本周，我们将展示三款最新的art突出利用——有时是即兴发挥——你所拥有的经验的好处的冰柱。他们处理截然不同的项目和主题——从水文学到文字——但他们都有相似的创作倾向。就让我们一探究竟吧!
- 变形金刚能成功地分类复杂的文本吗?Jaren R哈伯，托马斯·卢,南希徐耐心地向我们介绍他们迷人的项目——从预处理到模型训练等等——他们使用深度学习来帮助人类阅读和分析学术资源，他们称之为“计算文献综述”。
- 解决Wordle难题的最好方法是什么?到现在为止，您不太可能没有听说过Wordle——但是您解决每天挑战的方法有多强大呢?可能没有Sejal Dua的年代。Sejal最近深入探讨了赢得游戏的最佳策略，甚至创造了一个ai驱动的工具来帮助你更快地找到合适的单词。
- AutoML如何帮助预测洪水(以及赢得黑客马拉松)．创造力和独立思考是在数据科学和ML竞赛中取得优异成绩的必要因素;米哈伊尔·Sarafanov他的团队利用他们技能中所有可能的工具，在俄罗斯创建了一个成功的洪水预测模型。米哈伊尔的文章是一篇引人入胜的、循序渐进的案例研究，旨在有效地解决问题。
最近几周，我们发布了其他几十个优秀的解释、分析和教程——以下是我们推荐阅读的一些快速示例，每一个都以各自独特的方式将点连接起来:
- 安吉拉·史分享了一个非常全面(和非常有用)的监督学习算法概述．
- 如果您已经准备好进入数据库魔法之旅的下一步，马特Sosna最近发表了一中间SQL的可访问指南．
- 以发人深省的视角来看待中国的现状和主要挑战数据公民权的概念,不要错过Benn Stancil还有马克·格罗弗的新文章。
- 为了提高你的数据可视化技能，我们汇编了一些关于这个话题的最好的和最新的资源，涵盖了绘图、地图、Python库和良好设计背后的一般原则。(也:猫。)
感谢您花时间阅读我们作者的作品——我们希望您通过探索它学到了一些新的有用的东西。
直到下一个变量，
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