第39天提升我的数据科学技能

Source: Dev.to

反思

数据工作中一个让许多人感到沮丧的沉默挣扎（却没人谈论它）：“我学了很多……但一切都显得脱节。”
今天让我意识到问题不在于学习太少，而在于学习时看不到各部分如何拼合。

这里没有全新的内容，但情境让它产生了不同的领悟。

学习活动

Python 中导入数据入门

• 探索了在实际系统中工作时影响巨大的细小 SQL 细节。

使用 Seaborn 进行数据可视化

• 强调可视化更多是对数据提出更好问题，而不仅仅是展示图表。

Python 函数入门

• 复习了带参数和不带参数的函数。
• 并非全新，但更清晰了。

Python 工具箱 – 迭代器

• 解释了许多我之前理所当然的“魔法”。

Python 数据清洗

• 强调了数据工作这一环节如何悄然决定洞察是被信任还是被忽视。

收获

• 有些概念并不新颖；有些则是新的。
• 真正的进步来自于看到所有内容是如何相互关联的。

再次祝大家新年快乐 🎉 —— 祝愿 2026 年数据更干净，思考更清晰，少一些“这为什么说不通？”的时刻。

‑SP