“I think of analysts as data wizards who help their product teams solve problems”
Mariya Mansurova解释了动手学习，代理AI和工程习惯如何塑造她的写作和工作。“我认为分析师是帮助他们的产品团队解决问题的数据向导”的帖子首先出现在数据科学方面。
When Models Stop Listening: How Feature Collapse Quietly Erodes Machine Learning Systems
模型不仅会随着噪音而失败；他们通过将注意力缩小到脆弱性而失败。帖子停止聆听时的帖子：特征崩溃如何悄悄地侵蚀机器学习系统，首先是迈向数据科学的。
FastSAM for Image Segmentation Tasks — Explained Simply
图像分割是计算机视觉中的一项流行任务，其目的是将输入映像划分为多个区域，每个区域代表一个单独的对象。过去的几种经典方法涉及采用模型骨干（例如U-NET）并在专用数据集上进行微调。虽然微调效果很好，但GPT-2和[…]图像分割任务的FastSAM的出现 - 首先出现在数据科学上。
How to Benchmark LLMs – ARC AGI 3
了解如何对LLM进行基准测试，然后尝试新发布的ARC AGI 3 THE THE THE POST如何基准LLMS - ARC AGI 3首先出现在数据科学方面。
The ONLY Data Science Roadmap You Need to Get a Job
您是否想成为一名数据科学家，不知道从哪里开始？在本文中，我想为您提供一个直接，毫无意义的学习路线图，您可以遵循这些路线图，以闯入该行业。最后，您最终将对所需的内容和最佳资源有一个清晰的了解。
The Misconception of Retraining: Why Model Refresh Isn’t Always the Fix
再训练很容易；知道什么时候不是真正的挑战。在机器学习中，性能下降很少与陈旧的重量有关。他们是关于误解的信号。帖子的误解是对重新培训的误解：为什么模型刷新并不总是首先出现在数据科学方面。
Confusion Matrix Made Simple: Accuracy, Precision, Recall & F1-Score
如何评估分类模型并了解哪些度量最重要的是最重要的。
What Is Data Literacy in 2025? It’s Not What You Think
在当今快节奏的，分散注意力的世界中，数据素养不仅仅是关于理解图表或分析数字，而是关于上下文，清晰度和人际关系。随着注意力跨度的收缩和AI生成的见解淹没了我们的屏幕，即使是高技能的专业人员也可以像数据新手一样行事。真正的挑战不是技术知识，而是通过清晰，相关和可行的故事来指导不知所措的观众。真正的数据素养现在意味着超越仪表板的思考 - 通过同理心进行介绍的见解，简化消息，并帮助人们保持足够长的时间以做出明智的决定。这不是您认为首先要迈向数据科学的原因。
Automated Testing: A Software Engineering Concept Data Scientists Must Know To Succeed
为什么您应该阅读本文，大多数数据科学家都鞭打了jupyter笔记本，在某些单元格中播放，然后在同一笔记本中维护整个数据处理和模型培训管道。该代码在笔记本第一次写时进行了一次测试，然后将其忽略了一些未定的时间[…]自动化后的测试：软件工程概念数据科学家必须知道才能成功地出现在数据科学方面。
How to Evaluate Graph Retrieval in MCP Agentic Systems
一个用于测量模型上下文协议代理中检索质量的框架。在MCP代理系统中评估图图检索的帖子首先出现在数据科学上。
Physics-Informed Neural Networks for Inverse PDE Problems
使用DEEPXDE求解热方程。针对PDE逆问题的物理学后的神经网络首先出现在数据科学方面。
Mastering NLP with spaCY — Part 1
了解象征化，诱捕性和核心操作。邮政对NLP进行Spacy的掌握 - 第1部分首先出现在数据科学方面。
