技术团队转型背景AI时代，本来觉得研发要被边缘化了，看不到希望，准备转行；此时，算法老师出了一些让自己失业的产品，大模型崛起，智能体时代，我觉得我又行了，未来不是研发的时代也不是算法的时代，而是复合型人才的时代（研发+模型微调）；技术团队转型1、目前所有有点技术追求的团队都在拥抱大模型，试图让自己团队在这个新的领域占有自己新的地盘，来给自己的团队和职业生涯续命三五年；2、最近我们团队也在疯狂的进行AI探索，我这个泥腿子不得不从理论派转战实战派，和几个当前互联网大厂的前沿团队交流之后，我觉得大家都处于朦胧阶段，很多都还处于瞎胡搞的阶段，然后就对外开始吹nb，把领导们忽悠的一愣一愣的，我明白，我胆...

求指教，求内推！不挑岗位，只要跟专业相关的都可以，麻烦各位大佬们指教一下，本人很乐意谦虚学习吃苦耐劳  

鼠鼠是铸币😭😭😭

1. D - Tale 适合快速查看数据集整体情况，在做初步的数据探索时，能让你迅速对数据有个全面的认识，比如拿到一个新的电商销售数据集，用它可以快速了解数据分布、变量关系等。 2. ydata - profiling 当你面对大规模数据时，它能快速给出数据的基本统计信息、变量相关性等，如分析大型医疗数据、金融交易数据等。 3. Sweetviz 在对比不同版本数据集或者不同分组数据时非常有用，比如对比新旧算法下的实验数据、不同地区的销售数据等。 4. AutoViz 处理各种规模的数据可视化都很轻松，无论是小型的科研实验数据，还是大型的社交媒体用户数据，都能快速生成直观报告。 5. Data...