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...

兄弟们，这个简历投15k-40k的能过吗，要修改什么吗，我感觉有点low了😓或者简历需要怎么补充，达到高新要求需要往哪个方向走

前面醒悟的太晚了，学的也太慢了，以至于真的没学什么东西，简历写的太烂了，现在是不知道改怎么走了，特来请教一下各位大佬，有没有好心人给一点建议，😭要转去干别的吗？还是再花时间在后端上，写项目，再继续学？还有一个数字马力的校招机会，还有两轮，或者准备数字马力？