2020年9月16日，Nature 发表了 NumPy 团队撰写的一篇综述文章《Array programming with NumPy》（使用NumPy进行数组编程），介绍 NumPy 的发展过程、主要特性和数组编程等。
因为新冠疫情宅家无事可做，毕业于印度尼西亚Universitas Pelita Harapan的应用数学本科学生 Grady Matthias Oktavian 在从未用过 Python 编程的情况下，仅用不到两个月时间就拿到了谷歌 TensorFlow 开发者证书，并在Medium撰文《How to go from a Python newbie to a Google Certified TensorFlow Developer under two months》介绍这励志故事。
Mojeed Abisiga, Data Scientist & Machine Learning Engineer的《The List of Top 10 Lists in Data Science》一文为您提供了数据科学家所需的关键信息，这样您就可以有效地利用时间，灵活地探索数据科学的职业道路，帮助您找到穿越数据科学迷宫的方法。
在这份列表中，作者多次提到Kaggle——Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。这一众包模式依赖于这一事实，即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模的问题，而研究者不可能在一开始就了解什么方法对于特定问题是最为有效的。各种公司或平台将需要解决的问题挂在Kaggle平台上，通过悬赏找出最佳方案。对那些研究数据分析、机器学习领域的人来说，Kaggle就是一场“华山论剑”。
《数据科学家如何选择 Python 的 IDE》是一篇2018年的文章，提到 Spyder 是 python 做科学计算的最佳 IDE，visual studio 已经变成了 R 语言在 windows 平台上最完美的 IDE，可作参考。
