Der Artikel von Radmila Mandzhieva auf Towards Data Science argumentiert, dass API-Kenntnisse für Data Scientists heute genauso grundlegend sind wie Statistik oder Programmierung. Kern der Argumentation: Gut dokumentierte APIs fungieren als Brücke zwischen Datenspezialistinnen, Softwareentwicklern, Business-Analysten und Projektmanagern – sie ermöglichen valide, reproduzierbare Ergebnisse und senken den Einarbeitungsaufwand für neue Teammitglieder. Der Beitrag führt die zentralen REST-API-Komponenten ein (Ressourcen, HTTP-Methoden, Requests/Responses, Header, Statuscodes) und stellt konkrete Praxisfälle vor: Case 6.1 nutzt die REST Countries API zur Datenbeschaffung, Case 6.2 demonstriert die Arbeit mit dem API-Client Bruno gegen die JokeAPI. Als Alternative zu Postman wird Bruno explizit empfohlen, weil es visuelle Interfaces und Automatisierungsfeatures bietet, ohne dass HTTP-Requests manuell konstruiert werden müssen. Abschließend gibt der Artikel Empfehlungen zur API-Dokumentation: Einfachheit, Konsistenz, Vermeidung von Fachjargon und die Nutzung von Style Guides.