Python可能是数据科学家和机器学习从业者的基本编程语言，但成为多语言编程专家的好处仍然不言而喻。数据团队所处理的项目涉及各种平台和架构，能够切换到不常见但有时更高效的语言可能是一个强大的优势。
在本周的亮点中，我们选择了一些最近的文章，涵盖了各种语言、项目和工作流程。这些文章邀请您动手去编写一些代码，并可能激发您进一步扩展知识的灵感。
- 数据库查询语言SQL几乎是众所周知的存在；它已经存在了几十年，并且仍然是许多数据专业人士入门编程的常用途径。Iffat Malik Gore对窗口函数的概述是SQL词汇的一个很好的介绍（或复习）。
- 如果您的工作涉及统计学，很可能已经接触过R语言。然而，这种语言的用途可能比您想象的更多样化，这一点由Jenna Eagleson在有关使用R解决人员分析常见问题的实用教程中得以明确。
- Python库在数据可视化领域如此占主导地位，以至于很容易忘记您也可以使用其他语言创建时尚的图表。Mahmoud Harmouch对Rust可视化选项的深入探讨专注于Plotters库及其强大的功能。
- 无论您使用哪种编程语言，为分析或建模项目准备数据都是一个关键步骤。Emma Boudreau向我们展示了在Julia中进行数据过滤的过程，尽管Julia语言可能仍然相对较小众，但在数据科学家中的流行度近年来迅速增长。
- 版本控制是任何软件开发过程中的重要组成部分，而Git虽然不是一种编程语言，但却是跨越许多语言的工作和协作的首选系统。如果您还处于编程旅程的早期阶段，阅读Khuyen Tran关于如何使用Git作为数据科学家的全面指南是您下一个明智的步骤。
为了拓宽您在其他方面的视野，我们很高兴与您分享我们最近的一些亮点：
- 创业生态系统如何应对人工智能的迅速增长？Viggy Balagopalakrishnan基于最新的Y Combinator合作社提供了锐利的见解。
- Lambert T Leong博士介绍了在医疗保健和深度学习交叉领域的最新研究，旨在基于身体成分成像预测全因死亡率。
- 如果您听说过ChatGPT插件Code Interpreter，并想看看其中的亮点，Natassha Selvaraj的项目演示是您的首选。
- 如果您想清晰、全面且有趣地解释大数法则及其工作原理，不要错过Sachin Date的新深入解析。
- 如果数十亿人每天都使用生成式AI工具，这将会对环境产生怎样的影响？Kasper Groes Albin Ludvigsen探讨了一个棘手、及时且至关重要的问题。
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