DATA SCIENCE - Software 2.0

像数据科学家一样思考

数据科学家真正的工作是思考的部分。是他们在使用任何工具之前看待问题的方式。是他们会问的问题，以及他们停下来思考的耐心。

使用Codex和MCP连接Google Drive、GitHub、BigQuery和分析流程。

数据实际上是如何进入你的管道的——全量加载、增量加载、CDC、流式处理和基于API的方式，附Python代码。

我分析了 700 多个职位发布，以了解 AI 如何在进入 2026 年时影响数据科学就业市场。

在本文中，我们探讨了如何从数据中提取简单的“规则”，并将其用于业务决策。

多家科技公司和个人贡献者已经开源了多个MCP服务器。在这篇文章中，我将帮助你推荐一些专为数据科学家或数据分析师设计的最佳MCP服务器。

在这篇文章中，我将演示如何使用AI代理创建一个端到端的数据科学管道，以自动化数据检索、预处理、训练和评估。