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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什么是第三范式（3NF）？
了解第三范式（3NF）如何通过移除冗余、降低依赖问题，帮助您更高效地组织数据库。看看如何通过表分解来简化数据管理。
Marie Fayard
2026年10月6日
Tidyverse 快速上手：教程
使用 R 和 tidyverse 开始分析泰坦尼克号数据：学习如何用 dplyr 和 ggplot2 过滤、排序、汇总、变换并可视化您的数据！
Hugo Bowne-Anderson
2026年10月6日
Tiktoken 教程：OpenAI 的 Python 文本分词库
Tiktoken 是由 OpenAI 开发的高速 BPE 分词器，主要用于为其大型语言模型统计 token，并在指定限制内确保高效的文本处理。
Dimitri Didmanidze
2026年10月6日
Python timedelta：在 Python 中处理时间间隔
在 Python 中，timedelta 是 datetime 模块中的一种数据类型，用于表示持续时间或两个时间点之间的差值。
Stephen Gruppetta
2026年10月6日
Python 时间序列分析教程
获取“diet”“gym”等关键词的 Google Trends 数据，观察其随时间的变化，同时学习时间序列中的趋势与季节性。
Hugo Bowne-Anderson
2026年10月6日
时间序列分解：读懂趋势、季节性与噪声
学习如何将时间序列数据拆解为趋势、季节性与残差等有意义的组件，掌握加性与乘性模型。了解经典与 STL 方法，探索季节性调整，并用分解模型实践预测。
Josef Waples
Laiba Siddiqui
2026年10月6日
使用 TimeGPT 进行时间序列预测
学习如何微调 TimeGPT（首个用于时间序列数据集的基础模型），用几行代码完成预测与异常检测。
Abid Ali Awan
2026年10月6日
Tinker 教程：使用 Thinking Machines Lab 微调大型语言模型
通过 Tinker AI 实现 LoRA 的实践指南，用于在链式思维（CoT）金融数据上训练 Qwen3-8B，并优化其泛化能力。
Bexruz (Bex) Tuychiev
2026年10月6日
Microsoft 的 TinyTroupe：示例指南
了解如何使用 Microsoft 的 TinyTroupe 来模拟具有不同特征的 AI 人物之间的互动，以实现不同目的。
Hesam Sheikh Hassani
2026年10月6日
R 图形图库中访问量最高的 5 大图表主题
R 用户与爱好者最青睐的 5 种图表列表。
DataCamp Team
2026年10月6日
PyTorch 的 torchchat 教程：使用 Python 本地搭建
通过本实操教程，学习如何使用 Python 在本地设置 PyTorch 的 torchchat，包含循序渐进的指导与示例。
François Aubry
2026年10月6日
TorchRL 深度强化学习入门
面向初学者的 TorchRL 指南：通过实用示例，使用 PyTorch 构建强化学习智能体。
Arun Nanda
2026年10月6日