走向数据科学领域信息情报检索

在数据科学领域分享概念、思想和代码。Towards Data Science Inc.是一家在加拿大注册的公司。它为成千上万的人提供了一个交流思想、扩展对数据科学理解的平台。

超越滚动:社交媒体算法如何塑造你的现实

Beyond the Scroll: How Social Media Algorithms Shape Your Reality

推荐系统简介《超越滚动:社交媒体算法如何塑造你的现实》一文首先出现在《走向数据科学》上。

从原型到盈利:解决代理代币销毁问题

From Prototype to Profit: Solving the Agentic Token-Burn Problem

为生产设计高效、自适应的工作流程从原型到利润:解决代理代币燃烧问题首先出现在走向数据科学上。

量子机器学习中隐藏的瓶颈:将数据输入量子计算机

The Hidden Bottleneck in Quantum Machine Learning: Getting Data into a Quantum Computer

量子机器学习有望访问指数级大的表示空间,但在进行任何计算之前,必须首先将经典数据嵌入到量子系统中。本文探讨了 QML 中最容易被忽视的瓶颈之一:有效地将数据输入量子计算机。《量子机器学习中隐藏的瓶颈:将数据输入量子计算机》一文首先出现在《走向数据科学》上。

迷失在翻译中:人工智能如何揭露法律与逻辑之间的裂痕

Lost in Translation: How AI Exposes the Rift Between Law and Logic

法律和 IT 之间的紧张关系一直令人沮丧,但人工智能将使情况变得更糟。答案是可观察到的合规性:将法律意图直接编码到架构中。《迷失在翻译中:人工智能如何揭露法律与逻辑之间的裂痕》一文首先出现在《走向数据科学》上。

LLM 主题不是观察

LLM Themes Are Not Observations

一位从业者对因果分析中生成变量的警告LLM 后的主题不是观察结果首先出现在《走向数据科学》上。

2026 年每个数据科学家需要的 3 项 Claude 技能

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 分解 101:如何破解一个太大而无法吞没的随机程序

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。

法学硕士可以取代调查受访者吗?

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。

利用运筹学和数据科学优化 AI 代理规划

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。

如何安全运行编码代理

How to Safely Run Coding Agents

以安全的方式将编码代理应用到您的领域如何安全地运行编码代理一文首先出现在走向数据科学上。

从可能到可能的 AI 模型

From Possible to Probable AI Models

构建可靠人工智能的真正挑战《从可能到可能的人工智能模型》一文首先出现在《迈向数据科学》上。

在 Amazon Elastic Kubernetes Service 上部署多阶段多模式推荐系统

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。

程序员精益简介

Introduction to Lean for Programmers

数学的语法和语义这篇文章《程序员精益简介》首先出现在《走向数据科学》上。

代理指针 RAG:解决大型知识图中的实体和关系蔓延

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。

每个人工智能工程师必须做出的六种选择(没有人教)

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。

如何最大化 OpenAI 的 Codex

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 不会去任何地方:为什么它仍然是我处理数据的首选

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。

从数据分析师到数据工程师:我的 12 个月自学路线图

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。