Data Culture Is the Symptom, Not the Solution
数据投资失败的隐藏原因《数据文化是症状，而不是解决方案》一文首先出现在《迈向数据科学》上。
Power Analysis in Marketing: A Hands-On Introduction
第 1 部分：什么是统计功效以及我们如何计算它？营销中的功效分析：实践介绍首先出现在《走向数据科学》上。
Beyond Numbers: How to Humanize Your Data & Analysis
闪烁的网格视错觉是原始数据如何误导我们、导致我们看到错误趋势的完美比喻。为了摆脱“数据丰富，行动匮乏”的悖论，组织应该需要数据人性化。这种方法的重点是将抽象指标（“内容”）转化为清晰的、可操作的故事（“原因”）。它需要像“数据工匠”这样的新角色，这是“讲数据故事”的核心能力，并专注于证明这些更清晰的见解的财务影响（投资回报率）。超越数字：如何人性化您的数据和分析的帖子首先出现在走向数据科学上。
TDS Newsletter: The Theory and Practice of Using AI Effectively
当我们遇到一项新技术（例如法学硕士申请）时，我们中的一些人往往会卷起袖子立即投入其中，迫不及待地开始修补。其他人则更喜欢更谨慎的方法：阅读一些相关的研究论文，或浏览一堆博客文章，目的是了解这些工具的背景[…]TDS 时事通讯：有效使用人工智能的理论和实践首先出现在走向数据科学上。
Expected Value Analysis in AI Product Management
关键概念和实际应用介绍人工智能产品管理中的期望值分析一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Reinforcement Learning Handbook: A Guide to Foundational Questions
简化掌握强化学习所需的所有概念《强化学习手册：基础问题指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
We Didn’t Invent Attention — We Just Rediscovered It
选择性放大如何通过收敛的数学解决方案在进化、化学和人工智能中出现我们没有发明注意力——我们只是重新发现了它，它首先出现在《走向数据科学》上。
使用二进制、顺序感知措施评估 RAG 管道的检索质量如何评估 RAG 管道中的检索质量（第 2 部分）：平均倒数排名 (MRR) 和平均精度 (AP) 文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Nonparametric Models Deserve a Second Look
了解非参数条件分布如何在不假设函数形式的情况下统一回归、分类和合成数据生成。文章《为什么非参数模型值得再看一遍》首先出现在《走向数据科学》上。
NumPy for Absolute Beginners: A Project-Based Approach to Data Analysis
从头开始构建高性能传感器数据管道，释放 Python 科学计算核心的真正速度《面向绝对初学者的 NumPy：基于项目的数据分析方法》一文首先出现在《走向数据科学》上。
What Building My First Dashboard Taught Me About Data Storytelling
为什么在将数据转化为人们真正理解的故事时，清晰度胜过复杂性这篇文章“构建我的第一个仪表板教会了我关于数据讲故事的内容”首先出现在《迈向数据科学》上。
What to Do When Your Credit Risk Model Works Today, but Breaks Six Months Later
这就是发生这种情况的原因 - 以及如何修复它当您的信用风险模型今天有效，但六个月后崩溃时该怎么办，该文章首先出现在走向数据科学上。
Train a Humanoid Robot with AI and Python
使用 MuJoCo 和 Gym 进行 3D 模拟和强化学习使用 AI 和 Python 训练人形机器人一文首先出现在 Towards Data Science 上。
It Doesn’t Need to Be a Chatbot
一种将人工智能集成到现有产品中的更有机、增量的方法这篇文章“它不需要成为一个聊天机器人”首先出现在《走向数据科学》上。
How to Apply Vision Language Models to Long Documents
了解如何应用强大的 VLM 来执行长上下文文档理解任务《如何将视觉语言模型应用于长文档》一文首先出现在《走向数据科学》上。
