KDnuggets 新闻，12月13日：掌握数据科学的5份超级速查表 • 使用谷歌 NotebookLM 进行数据科学：全面指南
内容提要
KDnuggets 2023年12月13日周报汇总数据科学与AI文章，涵盖数据科学速查表、NotebookLM指南、可视化框架类型、GBM与XGBoost对比、2024年十大Kaggle项目、Gemini与ChatGPT竞争、无代码定制GPT、云端部署基础、Pandas绘图、大语言模型云端性能与成本优化，以及ETL演进。
延伸解读
从速查表到实战指南：本期内容覆盖广泛
本期周报既包含“掌握数据科学的5份超级速查表”这类快速参考资源，也提供了“使用谷歌NotebookLM进行数据科学：全面指南”的详细教程。此外，还涉及可视化框架类型、GBM与XGBoost的差异、2024年十大Kaggle项目等主题，适合不同阶段的数据科学从业者按需选取。
工具对比与选型参考
文章对比了GBM与XGBoost的区别，并介绍了Google Gemini作为ChatGPT的新竞争对手。同时，还讨论了无代码定制GPT的方法，以及大语言模型在云端的性能与成本优化策略。这些内容有助于读者在工具选型和成本控制方面做出更明智的决策。
实践技能与项目资源
周报中包含了7个Pandas绘图函数用于快速数据可视化，以及云端部署的基础知识。此外，还列出了2024年十大Kaggle机器学习项目，为数据科学学习者提供了实战练习和技能提升的参考。ETL的演进部分则探讨了跳过转换如何增强数据管理。
Q&A
KDnuggets 12月13日的周报里有哪些编辑精选文章？
编辑精选包括两篇：Abid Ali Awan 的《5 Super Cheat Sheets to Master Data Science》和 Abid Ali Awan 的《Using Google's NotebookLM for Data Science: A Comprehensive Guide》。
这期周报中关于数据科学速查表的文章是什么？
文章是《5 Super Cheat Sheets to Master Data Science》，作者 Abid Ali Awan，属于编辑精选。
如何使用谷歌 NotebookLM 进行数据科学？
周报中有一篇全面指南《Using Google's NotebookLM for Data Science: A Comprehensive Guide》，作者 Abid Ali Awan，专门介绍如何使用 NotebookLM 进行数据科学工作。
GBM 和 XGBoost 有什么区别？
周报中收录了 Cornellius Yudha Wijaya 的文章《WTF is the Difference Between GBM and XGBoost?》，专门解释 GBM 与 XGBoost 之间的区别。
2024年有哪些值得做的 Kaggle 机器学习项目？
周报推荐了 Aryan Garg 的文章《Top 10 Kaggle Machine Learning Projects to Become Data Scientist in 2024》，列出了 2024 年成为数据科学家的十大 Kaggle 机器学习项目。
谷歌 Gemini 和 ChatGPT 的竞争关系如何？
周报中 Nisha Arya 的文章《ChatGPT’s New Rival: Google’s Gemini》讨论了谷歌 Gemini 作为 ChatGPT 新竞争对手的情况。
如何无代码定制 GPT？
周报中有 Josep Ferrer 的《Personalized AI Made Simple: Your No-Code Guide to Adapting GPTs》，提供无代码定制 GPT 的简单指南。
在云端使用大语言模型时如何优化性能和成本？
周报收录了 Cornellius Yudha Wijaya 的文章《Strategies for Optimizing Performance and Costs When Using Large Language Models in the Cloud》，专门讨论云端大语言模型的性能与成本优化策略。
