How to Transform Data Into Actionable Intelligence with Chris Penn [MAICON 2025 Speaker Series]
Maicon在为期三天的会议上，汇集了AI领域的顶级有远见的人和专家，并充满了可行的会议和网络活动，所有这些都将您定位为您的组织（和职业）需求的变更代理。在这个正在进行的扬声器系列中，我们介绍了这些非凡的领导者，具有前瞻性的预测，您今天可以使用的可操作提示以及他们的Maicon 2025课程的预览。
The Power Of Data Visualization: Turning Complex Data Into Meaningful Insights
数据可视化的功能：将复杂的数据转换为有意义的见解 - 视图数据可视化是以图表，图形和仪表板等视觉格式显示复杂数据的过程，以使信息更易于访问和可理解。通过将原始数据变成有意义的视觉效果，企业可以快速识别推动更好决策的趋势，模式和见解。 […]帖子可视化的功能：将复杂的数据转换为有意义的见解，首先出现在电子学习信息图表上。
AI At Work: Transforming Hiring Data Into Personalized LMS Learning Paths
发现如何将AI招聘平台数据与您的LMS可以个性化员工学习的方式集成，该帖子首先在电子学习行业上发表。
Skywise: How Airbus Is Transforming Aviation Through Big Data
在一个数据推动决策的时代，航空业正在进行数字化转型。在这一帖子的最前沿：空中客车如何通过大数据转换航空，这首先出现在航空航天世界的航空范围。
今天，我们很高兴地宣布，亚马逊基岩数据自动化的一般可用性，这是亚马逊基岩中强大的，完全管理的能力，无缝地将非结构化的多模式数据转换为具有高精度，成本效率和可扩展性的结构化，应用程序准备就绪的见解。
How to Convert JSON Data into a DataFrame with Pandas
本简短教程将指导您完成将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 的过程。
Building smarter AI agents: AgentCore long-term memory deep dive
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Bedrock AgentCore Memory 如何通过反映人类认知过程的复杂提取、整合和检索机制将原始会话数据转换为持久的、可操作的知识。该系统解决了构建人工智能代理的复杂挑战，这些代理不仅存储对话，还提取有意义的见解、跨时间合并相关信息，并维护连贯的内存存储，从而实现真正的上下文感知交互。
Save the date - Future Labs, Automation & Technology Summit West - 18th November
随着实验室自动化和技术景观的发展，它面临着老龄化人群的压力，证明ROI，快速数据转换的需求以及对连接的，熟练的劳动力的需求 - 同时努力寻求可扩展的，可自适应的解决方案。这就是为什么我们很高兴分享实验室公告是今年未来实验室，自动化与技术峰会West的官方媒体合作伙伴，于2025年11月18日在加利福尼亚州圣地亚哥举行。
Using geometry and physics to explain feature learning in deep neural networks
深神经网络（DNNS），机器学习算法支撑了大语言模型（LLMS）和其他人工智能（AI）模型的功能，学会通过分析大量数据来进行准确的预测。这些网络以层为单位结构，每个网络都将输入数据转换为“特征”，以指导下一层的分析。
Aviation Weather: Benefits of Using Long-Range Aviation Weather Forecasts
远程航空天气预报在早期飞行计划中起着至关重要的作用 - 助图操作员优化了路由，燃料计划，替代方案和过高的许可证。虽然模型已经显着改善，但人类的解释对于将原始数据转换为可行的见解仍然至关重要。
6 Essential Steps For Captivating Data Visualization
6个以吸引数据可视化的基本步骤 - 图像图发现了将原始数据转换为引人注目的视觉故事的秘密，并通过此信息图显示了6个步骤，以吸引数据可视化。首先要明确定义您的目标以指导您的叙述。然后，了解您的听众以最大程度的清晰度来量身定制设计。第三，选择最合适的格式，[…]邮政6个吸引数据可视化的基本步骤首先出现在电子学习信息图表上。
Amazon Q Business for Retail Intelligence是AI驱动的助手，旨在帮助零售业务简化运营，改善客户服务并增强决策流程。该解决方案专门设计为可扩展和适应各种规模的企业，帮助他们更有效地竞争。在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon Q Business进行零售情报将数据转换为可行的见解。
POSET Representations in Python Can Have a Huge Impact on Business
发现POSET指标如何将数据转换为一致的评分系统，从而实现有意义的比较，同时保留数据的多维语义结构。Python中的POSET表示形式可能对业务产生巨大影响，首先是对数据科学的攻击。
Change-Aware Data Validation with Column-Level Lineage
数据转换工具（例如DBT）使构建SQL数据管道变得容易且系统性。但是，即使有了增加的结构和明确定义的数据模型，管道仍然可以变得复杂，这使调试问题和验证数据模型的更改变得困难。后变化感知的数据验证具有列级谱系的数据验证首先是朝向数据科学的。
ONS Appoints New Director General for Economic Statistics
The Office for National Statistics (ONS) has announced the appointment of James Benford as the new Director General for the Economic, Social, and环境统计组（ESEG）。本福德将于2025年8月4日正式加入ONS团队，从
Unleashing Your Career Potential with an MBA in Business Analytics
通过商业分析的MBA释放您的职业潜力，将业务专业知识与数据驱动的决策相结合，以领导创新并推动战略增长。业务分析是将原始数据转换为可行的见解以推动战略决策的艺术和科学。通过利用统计建模，数据收集和预测工具，它使企业能够优化运营，增强客户体验并在竞争市场中保持领先地位。 …通过商业分析的MBA释放您的职业潜力的帖子首先出现在CMR博客上。
How Educational Data Mining Can Improve Online Course Design: Practical Strategies
学习管理系统收集大量的学习者数据，但其中大部分未使用。本文揭示了数据挖掘如何将数据转换为可行的见解，改善课程设计和学生的成功。该帖子首先在电子学习行业上发表。
Ferrari Just Launched an AI App That Lets Fans Experience F1 Like Never Before
Scuderia Ferrari HP和IBM刚刚推出了由AI提供动力的下一代移动应用程序，它可以重新定义周末和赛季周末的4亿Tifosi Experience Formula 1 Formula 1。在迈阿密大奖赛期间首次亮相，重新构想的Scuderia Ferrari应用程序是法拉利迄今为止最大胆的数字动作。由IBM的Watsonx AI平台提供支持，它将原始竞赛数据转换为即时的赛后摘要，策略崩溃和针对每个风扇量身定制的交互式功能。这些功能是AI生成的赛车回顾，包括遥测后赛后见解，遥测可视化，轮胎策略和驾驶员反射互动式粉丝参与，包括民意调查，直接到团队的消息，Ferrari刚刚推出了一个A
