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 »
SQL: Mastering Data Engineering Essentials (Part. I)
释放 SQL 的力量，实现数据驱动的决策继续阅读 Towards Data Science »
Best practices for prompt engineering with Meta Llama 3 for Text-to-SQL use cases
在本文中，我们将探索一种解决方案，该解决方案使用向量引擎 ChromaDB 和 Meta Llama 3（托管在 SageMaker JumpStart 上的公开基础模型）来实现文本到 SQL 用例。我们分享了 Meta Llama 3 的简要历史、使用 Meta Llama 3 模型进行快速工程的最佳实践，以及使用少样本提示和 RAG 提取存储在 ChromaDB 中的相关模式的架构模式。
3 Powerful SQL Queries To Work With Date-Time Data
使用它们进行有效的趋势分析并获得决策驱动洞察继续阅读 Towards Data Science »
7 Modern SQL Databases You Must Know in 2024
探索快速、安全且经济高效的现代数据库世界，旨在应对大规模和多样化的数据挑战。
Why You Should Learn SQL in 2024
在 2024 年学习 SQL 至关重要，因为它仍然是数据专业人员最需要的技能，可以高效地管理和分析大型数据集。
Using SQL with Python: SQLAlchemy and Pandas
有关如何连接数据库、执行 SQL 查询以及分析和可视化数据的简单教程。
10 GitHub Repositories to Master SQL
通过免费课程、教程、工具、指南、书籍、练习、项目、精彩列表和其他资源学习 SQL 和数据库。
WP Fastest Cache Plugin and its Vulnerability to SQL Injection (CVE-2023-6063)
WP Fastest Cache 是一个 WordPress 缓存插件，旨在加速页面加载并增强访问者体验，目标是提高网站在搜索引擎结果页面（尤其是 Google）上的排名。据 WordPress.org 称，有超过一百万个网站使用该插件。问题是什么？WP Fastest Cache 1.2.2 之前的版本容易受到攻击 […]WP Fastest Cache 插件及其 SQL 注入漏洞 (CVE-2023-6063) 首次出现在 CDNetworks 上。
What Is a SQL Injection Attack?
即使黑客技术变得越来越先进，恶意行为者可以使用新的攻击媒介，但一些旧方法仍然像以往一样有效。SQL 注入就是这样一种技术，几十年来一直被网络犯罪分子使用。以至于 SQL 注入经常出现在开放 Web 应用程序安全项目 (OWASP) […]文章什么是 SQL 注入攻击？首先出现在 CDNetworks 上。
Gardenia Technologies是一家数据分析公司，与AWS原型和云工程（PACE）团队合作开发了Report Report Genai，Genai是一种全自动的ESG报告解决方案，该解决方案由Amazon Bedrock上最新的AI模型提供动力。这篇文章深入研究了使用带有检索增强发电（RAG）和文本到SQL功能的工具的代理搜索解决方案背后的技术，以帮助客户将ESG报告时间最多减少75％。我们演示了AWS无服务器技术如何与亚马逊基岩中的代理相结合，用于构建可扩展且高度灵活的基于代理的文档助理应用程序。
Build a Text-to-SQL solution for data consistency in generative AI using Amazon Nova
这篇文章评估了使用生成AI查询数据的关键选项，讨论了它们的优势和局限性，并演示了为什么文本到SQL是确定性，特定于架构的任务的最佳选择。我们展示了如何使用Amazon Nova有效地使用Amazon Nova（Amazon Bedrock中可用的基础模型（FM）），从您的数据中得出精确而可靠的答案。
Unlocking Your Data to AI Platform: Generative AI for Multimodal Analytics
直接集成了AI驱动的SQL运算符，并支持对对象存储中使用诸如ObjectRef之类的机制中的任意文件引用，代表了我们与数据交互方式的基本变化。
