为了在这段旅程中为您提供支持，我们收集了几份出色的指南，以帮助您拓宽视野，超越您在早期数据科学培训中（可能）掌握的 Python 基础知识。
从学习新语言的基础知识到量子计算的新兴前沿，这里应该足以让任何数据从业者选择自己的冒险。
专注于性能。您的代码始终是达到目的的手段；在商业环境中，低效地编写它会对底线产生真正的负面影响。作为娜奥米克里格在最近的延迟改进项目的演练中演示，一些小的更改可以产生重大影响。
枢轴的艺术。苏珊麦娜的 Pandas 数据透视表指南是一个方便的一站式资源。它涵盖了通过该工具处理数据的基本细节，更重要的是，它解释了何时应该使用数据透视表以及它们可以帮助产生什么样的见解。
成为多语言程序员。数据科学家可能决定深入研究第二（或第三）编程语言的原因有很多：这可能是获得令人兴奋的工作的必要步骤，或者您可能只是想探索新事物。黄凯扬无论您的动机如何，学习新语言的入门书都是必读的。
全世界的Julia爱好者，联合起来！艾玛·布德罗已经使用 Julia 语言大约六年了，并且多次看到它的强大功能。Emma 的新纲要汇集了不少于 20 条提示和技巧，供任何其他想要提升其基于 Julia 的工作流程的人使用。
培养一些 SQL 能力。 从一种最新的语言，我们转向一种值得信赖的、头发花白的老前辈：SQL。它可能即将迎来 50 周年（！）——对于任何最新技术来说都是永恒的——但数据专业人员仍在每天使用它，并且马特索斯纳的“谜语”综述将促使您提高查询技巧。
实现质的飞跃。 如果最近关于量子计算的对话让您感到困惑，或者至少不完全确定这项新兴技术到底是什么，请不要错过科里·贝克尔的通俗易懂的介绍。它向我们介绍了一些核心基本概念，然后鼓励读者使用 Python 和 Qiskit 库编写他们自己的魔术数字猜谜游戏。
解决现实世界的问题。您想利用您的编程技能来帮助促进可持续发展和充满活力的宜居社区吗？无论您是在寻找灵感、具体指导，还是两者兼而有之，我们最近发布了涵盖城市规划、供应链优化和野生动物保护（以及其他主题）的综合文章集，其中许多文章都包含强大的实践经验编码组件。
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