由 dawei 数据科学家在日常工作中需要依赖各种工具和资源来提升效率。优质的资源网站和插件可以极大简化数据处理、分析和可视化流程。
GitHub 是一个不可或缺的平台，它不仅提供代码库，还包含大量开源项目和教程。通过搜索关键词如“data science”或“machine learning”，可以找到许多实用的项目和工具。
Kaggle 是另一个重要的资源站，它提供了丰富的数据集和竞赛，帮助数据科学家练习技能并学习行业最佳实践。•Kaggle 还有社区讨论区，便于交流经验。
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Jupyter Notebook 是数据科学家常用的开发环境，支持多种编程语言。安装 Jupyter 的扩展插件，如 nbextensions 和 Jupyter Lab，可以增强其功能，提高工作效率。
VS Code 作为一款轻量级但功能强大的编辑器，安装 Python 插件和数据科学相关的扩展，如 Data Science Tools，能显著提升代码编写和调试体验。
•保持对新工具和资源的关注也很重要。定期浏览技术博客、参加在线课程，有助于掌握最新的技术和方法。