Data Science Tutorials
Learn data science and AI with step-by-step tutorials on the DataCamp blog. Master Python, SQL, machine learning, and build your own AI agents.
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理解倾向评分：在观察性研究中减少偏差的指南
了解倾向评分如何帮助最小化观察性研究中的混杂，并掌握其在真实研究中的详细应用。
Vidhi Chugh
2026年10月6日
使用 PyTorch 和 Gymnasium 的近端策略优化
从第一性原理学习近端策略优化，包括其在 PyTorch 与 Gymnasium 中的实现！
Arun Nanda
2026年10月6日
Git 中的 Pull Request：工作原理全指南
了解 pull request 如何简化代码评审、促进协作，并让开发工作流更干净高效。
Allan Ouko
2026年10月6日
Pydantic：含实用示例的指南
了解什么是 Pydantic、它的用途，以及它与 Marshmallow 或 Python 的 dataclasses 等替代方案的比较。
Bexruz (Bex) Tuychiev
2026年10月6日
Pydantic AI：新手指南与实践示例
学习如何在 Python 中使用 Pydantic AI 构建可靠的 AI 代理。通过实际代码示例验证输出、调用工具并进行流式传输。
Bexruz (Bex) Tuychiev
2026年10月6日
使用 Pyomo 进行优化：完整分步指南
学习如何使用强大的 Python 库 Pyomo 建模并求解优化问题。探索来自线性与非线性优化的实用示例！
Moez Ali
2026年10月6日
Pyright 指南：为 Python 代码提供快速的静态类型检查
了解如何安装并使用 Pyright 对 Python 进行静态类型检查。本指南涵盖配置、IDE 集成、故障排除，以及何时选择 Pyright 而非 Mypy。
Khalid Abdelaty
2026年10月6日
PySpark：如何从 DataFrame 中删除列
在 PySpark 中，我们可以使用 .drop("column_name") 从 DataFrame 删除单个列，或使用 .drop(["column1", "column2", ...]) 删除多个列。
Maria Eugenia Inzaugarat
2026年10月6日
掌握 PySpark 的 groupBy，实现可扩展的数据聚合
探索 PySpark 的 groupBy 方法，帮助数据从业者对数据执行聚合函数。这是一种强大的方式，利用 Spark 的强大技术快速对海量数据集进行分区与汇总。
Tim Lu
2026年10月6日
PySpark 教程：从零开始上手 PySpark
一份动手实践的 PySpark 教程：安装 PySpark、用 DataFrame 探索数据，并构建用于客户细分的 K-Means 聚类模型。
Natassha Selvaraj
2026年10月6日
pytest-mock 教程：Python 初学者模拟（Mock）的入门指南
学习如何使用 pytest-mock：从环境搭建与基础概念到实用的高级技巧。
Moez Ali
2026年10月6日
如何使用 Pytest 进行单元测试
了解什么是 Pytest 及其用途，并与其他软件测试方法进行比较。
Kurtis Pykes
2026年10月6日