TDS-Newsletter--九月必读的机器学习职业路线图-Python-基础知识-AI-代理等

TDS Newsletter: 九月必读的机器学习职业路线图、Python 基础知识、AI 代理等

原文：towardsdatascience.com/tds-newsletter-september-must-reads-on-ml-career-roadmaps-python-essentials-ai-agents-and-more/

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看到这么多 TDS 作者一头扎进秋季，分享从前沿（代理、MCP 等）到常青（Python 技能和机器学习工程等）主题的实战洞察，真是令人兴奋。

同样令人兴奋的是，看到我们九月的文章与众多读者产生共鸣，他们随后将这些文章广泛分享。加入我们，庆祝过去一个月最受欢迎的故事——它们涵盖了数据科学、机器学习和人工智能的广泛主题，你肯定能找到与你当前兴趣相关的内容。

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如何成为机器学习工程师（步骤详解）

Egor Howell 将其专长用于为有志于数据科学和机器学习实践者创建指南——他们的成功证明了求职者对真诚、实用和详细建议的渴望。他最新的关于（越来越受欢迎的）机器学习工程师职业路径的指南，是另一个你应该直接加入书签的资源。

如何成为机器学习工程师（步骤详解）

在 Python 中实现咖啡机

用引人入胜的方式解释编程基础？当然可以！马诺尔·贾维德（Mahnoor Javed）最新的 Python 教程涵盖了条件语句、循环和字典。

在 Python 中实现咖啡机

Python 现在可以调用 Mojo

本月我们最佳表现文章中，第二篇 Python 文章一路飙升：托马斯·里德（Thomas Reid）的全面指南，通过添加适量的 Mojo 代码来提升你的运行时间。

Python 现在可以调用 Mojo

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作者风采

TDS 贡献者遍布各个行业、学科和组织类型，与他们交谈让我们——以及你——能够看到数据科学和人工智能前沿的真实生活。以下是两篇你不可错过的最新问答。

• 深入挖掘 —— 伊达·西尔弗斯克尔德（Ida Silfverskiöld）讨论了 AI 代理、RAG 以及具有真正影响力的设计选择。

• AI 时代的实际智能 —— Jarom Hulet 解析掌握基础知识和招聘优秀人才的重要性。

九月份的其他亮点

不要错过我们九月份的其他精彩阅读，涵盖了当下一些最具话题性的工具、概念和工作流程。

• 使用 LangGraph 和 MCP 服务器创建我自己的语音助手，作者：本杰明·李

使用 LangGraph 和 MCP 服务器创建我自己的语音助手

• 终端到端数据科学家的提示剧本，作者：萨拉·诺布雷加

终端到端数据科学家的提示剧本

• 从零开始创建和部署 MCP 服务器，作者：维亚切斯拉夫·叶菲莫夫

从零开始创建和部署 MCP 服务器

• 为技术洞察力构建研究代理，作者：伊达·西尔弗斯克尔德

为技术洞察力构建研究代理

• 我对 NotebookLM 进行教学的实验，作者：帕鲁尔·潘德

我对 NotebookLM 进行教学

• 为什么在 AI 时代，上下文是新货币：从 RAG 到上下文工程，作者：苏德赫·辛加梅斯提

为什么在 AI 时代，上下文是新货币：从 RAG 到上下文工程

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认识我们的新作者

TDS 最新一批的贡献者出色地将创新工作翻译成引人入胜且易于理解的文章。

• Iva Pezo 探索人工智能使事实核查这一资源密集型过程更快、可扩展和更可靠的可能性。

• Sruly Rosenblat 及合作者 Ilan Strauss、Isobel Moure 和 Tim O’Reilly 深入研究了新兴的 AI 开发者生态系统和 MCP 的崛起。

• Karol Struniawski（与 Antoni Olbrysz 和 Tomasz Wierzbicki 合作）在计算机视觉、生态学和生物技术交叉领域展示了一个图像识别项目。

我们喜欢发布新作者的文章，所以如果你最近撰写了一个有趣的项目演练、教程或对我们核心主题的理论反思，为什么不与我们分享？

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