7 Powerful DBeaver Tips and Tricks to Improve Your SQL Workflow
最佳SQL IDETHE帖子的直接点提示7强大的DBEAVER技巧和技巧以改善您的SQL工作流程，首先是迈向数据科学的。
Practical SQL Puzzles That Will Level Up Your Skill
可以将三种现实世界中的SQL模式应用于许多问题的实用SQL拼图，这将提高您的技能，首先出现在数据科学方面。
Photo Collection Of The Day: QLZ161 35mm Mountain Automatic Grenade Launcher
继续将35毫米自动手榴弹发射器发行到小队水平的重型步兵的新趋势，这是现有的QLZ87/87A/04的演变，具有提高的远距离准确性，并具有提高的远距离准确性，并且能够添加QMK161的灯光或火力控制景点或QMK161的射击景点7。自动手榴弹发射器＆
Beginner’s Guide to Subqueries in SQL
子查询是 SQL 中用于更复杂数据操作的流行工具。如果您是初学者，正在寻求了解子查询，那么这篇文章适合您。
10 Essential SQL Commands for Data Analysis
SQL 中数据分析的基本命令是什么？本文将通过提及 10 个 SQL 命令来回答这个问题。
How to Perform Advanced SQL Queries in BigQuery
使用这些高级查询模板提高您在 BigQuery 中的 SQL 查询技能。
Discover insights from your Amazon Aurora PostgreSQL database using the Amazon Q Business connector
在本文中，我们将引导您配置和集成 Amazon Q for Business 与 Aurora PostgreSQL 兼容，以使您的数据库管理员、数据分析师、应用程序开发人员、领导层和其他团队能够快速获得与存储在 Aurora PostgreSQL 数据库中的内容相关的问题的准确答案。
Accelerating Mixtral MoE fine-tuning on Amazon SageMaker with QLoRA
在本文中，我们将演示如何通过使用完全托管的环境和 Amazon SageMaker 训练作业来使用 PyTorch 完全分片数据并行 (FSDP) 和量化低秩自适应 (QLoRA) 对 Mixtral 8x7B 模型进行微调，从而解决模型定制复杂、耗时且通常成本高昂的挑战。
7 Advanced SQL Techniques for Data Manipulation in Data Science
SQL 可以用于数据科学中的高级数据操作吗？有了这七种技术，它当然可以。
How MSD uses Amazon Bedrock to translate natural language into SQL for complex healthcare databases
领先的制药公司 MSD 与 AWS 合作，使用 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型实施了强大的文本到 SQL 生成 AI 解决方案。这种方法简化了从 DE-SynPUF 等复杂医疗保健数据库中提取数据的过程，使分析师能够从自然语言问题生成 SQL 查询。该解决方案解决了编码列、非直观名称和模糊查询等挑战，大大减少了查询时间并实现了数据访问的民主化。
Using Pandas and SQL Together for Data Analysis
在本教程中，我们将探讨何时以及如何在 Pandas 框架中集成 SQL 功能，以及它的局限性。
Google Uses AI to Uncover SQLite Security Flaw
重要性：Google 使用 AI 检测关键 SQLite 缺陷，凸显 AI 在网络安全漏洞检测中日益重要的作用。
Comparing Pandas and (%%SQL) for Data Analysis in Python
利用 SQL 和 Pandas 从糖尿病患者记录中提取见解继续阅读 Towards Data Science »
Transforming Data Quality: Automating SQL Testing for Faster, Smarter Analytics
如何根据业务问题测试 SQL 和结果数据集的质量以增加客户的信任照片由 Caspar Camille Rubin 在 Unsplash 上拍摄在软件开发方面，有很多自动化测试工具和框架可以依赖。但对于分析团队来说，手动测试和数据质量保证 (QA) 仍然是常态。很多时候，首先发现数据质量或完整性问题的是客户或业务团队，而不是分析团队。这就是自动化可以发挥巨大作用的地方。通过设置带有脚本的自动化系统来大规模运行数据质量测试，您可以保持快速运行，而不会牺牲数据的准确性或完整性。当然，当业务问题模糊或开放式时，这会变得更加棘手。在这些情况下，基于规则的逻辑和大型语言模型 (LLM) 的混合可以真正有所
SQL and Data Modelling in Action: A Deep Dive into Data Lakehouses
任何从事商业智能、数据科学、数据分析或云计算的人都会在某个时候遇到 SQL。我们可以……继续阅读 Towards Data Science »
База данных будущего: X-Stor от Tencent сломала все стереотипы о NoSQL
新架构隐藏了什么以及它将如何改变信息存储的方法？
An Intuitive Guide to Integrate SQL and Python for Data Science
学习掌握 MySQL 连接器，这是一个允许与 MYSQL 数据库交互的 Python 库继续阅读 Towards Data Science »
