七月版：数据科学家的气候资源
每月专题
从找到合适的数据集到让AI更环保
对许多人来说，夏天的到来曾经是一个简单的兴奋的原因：学校放假了，工作安排通常会变得不那么紧张；在海滩上或最近的公园度过悠闲的下午的前景吸引着人们。
我们并不是要打击你对夏天积极的情绪（作为加拿大的团队，我们跟任何人一样喜欢美好的晴天），但是如今很难不对温暖的季节产生更复杂的情感。我们的许多读者居住在受到野火（以及其影响范围跨越边界的烟雾）、干旱、洪水和其他极端天气事件影响的地区，几乎可以肯定在未来几年我们将会经历更多这些与气候变化相关的现象。
然而，与许多其他职业不同，数据从业者处于一个能够在气候讨论中起重要作用并实现真正变革的位置——无论是通过帮助社区和决策者更加意识到他们的选择的影响，还是通过建模（在某些情况下是构建）潜在解决方案。
我们收集了一系列关注气候问题的文章和资源，让您思考如何利用数据和机器学习工具来应对当前（和未来）的挑战。我们希望我们的阅读推荐能够至少激发您更多地了解和参与这些讨论。
在我们深入讨论之前，我们想要感谢您一如既往的支持。对于那些希望做出有意义贡献的人来说，考虑成为小猪AI会员。
TDS编辑部
TDS编辑精选
- 五个免费可靠的天气数据源（Anthony Baum，2023年5月，6分钟）和寻找气候变化数据集的5个地方（Eugenia Anello，2023年6月，6分钟）在数据科学家能够认真处理气候问题之前，他们首先需要获取到稳健、可靠和最新的数据。Anthony Baum和Eugenia Anello分别整理了一份有用的资源清单。
- 航班影响：将碳排放添加到行程中（2022年1月，4分钟）当我们的消费习惯和气候变化之间很少在我们的日常生活中交汇时，很难提高对两者之间关联的认识。Nina Sweeney通过创建一个应用程序，告知旅行者通过他们的行程产生的排放量，试图改变这种情况。
- 气候变化的时间序列：通过聚类减少食物浪费（2023年6月，6分钟）Vitor Cerqueira在时间序列分析方面的出色系列文章从多个角度探讨了气候问题。最近的一篇文章探讨了食物浪费这个关键问题：“减少过剩生产是减少温室气体排放的重要里程碑。我们可以通过更好地了解我们需要多少来解决这个问题。”
- 使用NASA的空间研究评估全球温度异常：第一部分（2022年10月，12分钟）和第二部分（2023年6月，10分钟）我们如何解释近期极端天气事件的频率？Himalaya Bir Shrestha以NASA的数据为起点，进行实际探索全球地表温度。
- 使用Python访问和可视化数字高程模型（2023年3月，7分钟）政府和其他组织将需要使用地理空间数据分析更好地应对不断变化的气候，并保护人民和基础设施免受其可能造成的灾害性影响。Parvathy Krishnan（与合著者Mahdi Fayazbakhsh和Kai Kaiser）对数字高程模型在这一背景下可能发挥的作用进行了仔细研究。
- 绿色AI：改善AI可持续性的方法和解决方案（2023年6月，9分钟）培训、部署和运行计算密集型模型的环境成本正在成为一个重要问题——特别是当生成式AI工具开始普及时。Federico Peccia最近对绿色AI倡议和推动这一领域创新的研究进行了概述，对于关心确保AI的不断发展对环境的影响可持续性的人来说，这是一个有用的入门指南。
原始特性
探索我们最新的资源和阅读推荐。
- 看待人工智能整体趋势的挑战 后退一步（或两步），探索人工智能近期发展的更大主题——我们精选了一些关于这个不断发展领域的最佳文章。
- 对于数据科学家来说，总有新的Python技能需要学习 从新的软件包到创新的工作流程，不要错过我们的编程重点指南合集。
热门帖子
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我们非常高兴在六月迎来了一批新的TDS作者，其中包括Quý Đinh、Anthony Baum、Pablo Porto、Raul Vizcarra Chirinos、Matthew Gazzano、Terence Shin、Sarang Gupta、Fiona Victoria、Mariya Mansurova和Christopher Landschoot等人。如果你有一个有趣的项目或想法想要与我们分享，我们非常乐意听取！
下个月再见。
