3 Claude Skills Every Data Scientist Needs in 2026
如果您不想落后，请开始与 Claude 一起做这些事情2026 年每个数据科学家需要的 3 篇 Claude 技能文章首先出现在《迈向数据科学》上。
Benders’ Decomposition 101: How to Crack Open a Stochastic Program That’s Too Big to Swallow Whole
每当你可以重写一个优化问题，以便修复一些变量使其余变量可分离时，你可以尝试 Benders。Benders 的分解 101：如何破解一个太大而无法吞咽整个的随机程序首先出现在 Towards Data Science 上。
Can LLMs Replace Survey Respondents?
忘却如何修复综合调查回复中的模式崩溃帖子《法学硕士能否取代调查受访者？》首先出现在《走向数据科学》上。
Optimizing AI Agent Planning with Operations Research and Data Science
如果没有明确的规划、技能覆盖范围和预算策略，人工智能代理很快就会变得昂贵。本文展示了如何利用运筹学和数据科学来优化人工智能代理成本和资源分配。您将学习如何使用 Gurobi 将常见的代理问题（技能覆盖范围、项目分配和预算）构建为 Python 中的集合覆盖、分配和背包优化模型。 《利用运筹学和数据科学优化人工智能代理规划》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
Deploying a Multistage Multimodal Recommender System on Amazon Elastic Kubernetes Service
在 Amazon EKS 上构建和部署多级多模态推荐系统的实用演练，涵盖数据管道、模型训练、布隆过滤器、特征缓存和实时排名。在 Amazon Elastic Kubernetes Service 上部署多级多模态推荐系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Proxy-Pointer RAG: Solving Entity and Relationship Sprawl in Large Knowledge Graphs
用于实体和关系协调的可扩展语义本地化层代理指针 RAG：解决大型知识图中的实体和关系蔓延问题首先出现在走向数据科学上。
Six Choices Every AI Engineer Has to Make (and Nobody Teaches)
只有在模型上线后才会出现生产权衡。每个人工智能工程师必须做出的六种选择（无人教导）一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Maximize OpenAI’s Codex
了解如何充分利用 OpenAI 的编码代理如何最大化 OpenAI 的 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Pandas Isn’t Going Anywhere: Why It’s Still My Go-To for Data Wrangling
数十亿行可能是例外，但对于其他一切，Pandas 仍然是一个高度可靠的工具。 Pandas 不会去任何地方：为什么它仍然是我的数据整理首选文章首先出现在 Towards Data Science 上。
From Data Analyst to Data Engineer: My 12-Month Self-Study Roadmap
我正在学习的确切工具、我正在构建的项目以及我已经预料到会犯的错误《从数据分析师到数据工程师：我的 12 个月自学路线图》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How I Continually Improve My Claude Code
了解如何让您的 Claude 代码随着时间的推移而改进 我如何持续改进我的 Claude 代码一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Why My Coding Assistant Started Replying in Korean When I Typed Chinese
从中文提示到韩语响应：对代码词汇如何重塑语言的嵌入空间调查《为什么当我输入中文时我的编码助手开始用韩语回复》一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Next AI Bottleneck Isn’t the Model: It’s the Inference System
企业人工智能系统正在进入一个阶段，推理设计与模型能力本身一样重要。下一个人工智能瓶颈不是模型：而是推理系统一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Counterintuitive Networking Decisions Behind OpenAI’s 131,000-GPU Training Fabric
对 MRC 的三个反直觉设计决策、使它们发挥作用的网络数学以及它们对 AI 基础设施社区其他成员的意义进行了批判性分析。OpenAI 131,000-GPU 训练结构背后的反直觉网络决策一文首先出现在《走向数据科学》上。
