Overcoming Data Project Failures: Proven Lessons from Agile Offshore Teams
大数据程序因其成功率低而臭名昭著。 2024年的NewVantage Partners调查表明，尽管进行了大量投资，但只有40％的组织成功地创建了数据驱动组织。问题不是信息的数量，而是团队设计，整理和取得成果的方式。复杂性，糟糕...阅读更多»帖子克服数据项目失败：敏捷离岸团队的经过验证的教训首先出现在大数据分析新闻中。
Aviation Big Data Project: Turbulence Prediction and Flight Route Optimization
实时管理和预测湍流是航空业面临的一项重大挑战。湍流可能导致航班延误，文章“航空大数据项目：湍流预测和飞行路线优化”首次出现在aviationfile-Gateway to Aviation World上。
Leveraging Pandas and SQL Together for Efficient Data Analysis
在解决现实世界中的Uber数据项目时，学会利用大熊猫和SQL在一起。
Building a Personal API for Your Data Projects with FastAPI
通过将代码变成轻巧，可重复使用的帖子为您的数据项目构建个人API，从而为您的数据项目构建个人API，这首先出现在数据科学方面。
Обзор изменений в законодательстве ИТ и ИБ за ноябрь 2024 года
在审查 2024 年 11 月的变更时，我们将考虑以下主题： 1. 关键信息基础设施 我们将考虑俄罗斯第 239 号和第 17 号 FSTEC 命令中关于防止旨在拒绝攻击的新要求服务.2.提出的个人数据项目包括： 扩大允许使用主体生物特征个人数据的情况列表，这些数据位于使用移动应用程序的 EBS 中；俄罗斯联邦《行政违法法典》修正案已正式公布，加强了交通警察领域违法行为的责任。 3．金融组织的安全让我们考虑一下俄罗斯银行的标准：金融（银行）交易的安全。基于 OpenID Connect 协议的应用程序接口，用于确保金融服务的安全。要求；金融（银行）交易的安全。应用程序接口。当客户端身份验证流程
Faster Algorithms for User-Level Private Stochastic Convex Optimization
我们研究用户级差分隐私 (DP) 约束下的隐私随机凸优化 (SCO)。在这种情况下，有 nnn 个用户，每个用户拥有 mmm 个数据项，我们需要保护每个用户整个数据项集合的隐私。现有的用户级 DP SCO 算法在许多大规模机器学习场景中都不切实际，因为：（i）它们对损失函数的平滑度参数做出了限制性假设，并要求用户数量随着参数空间的维数呈多项式增长；或（ii）它们的速度非常慢……
CDOs: The Key to Accelerate AI Adoption (and Keeping Jobs!)
在当今的数字世界中，数据为王，首席数据官 (CDO) 是将数据变成黄金的人。但是，由于 C 级高管的平均任期仅为 2.5 年，这些数据领导者需要快速展示结果。以下是 AI 如何成为他们的秘密武器。AI：从数月到数周：忘记传统的数据项目 […]文章 CDO：加速 AI 采用（和保住工作！）的关键首先出现在 SAAL 上。
Using OpenAI and PandasAI for Series Operations
将自然语言查询和操作纳入 Python 数据清理工作流程。艺术家 Karen Walker 捐赠的红熊猫画作。我们在熊猫数据清理项目中需要执行的许多系列操作都可以由 AI 工具（包括 PandasAI）协助完成。PandasAI 利用大型语言模型（例如来自 OpenAI 的模型）来启用对数据列的自然语言查询和操作。在这篇文章中，我们将研究如何使用 PandasAI 查询系列值、创建新系列、有条件地设置系列值以及重塑数据。您可以通过在终端或 Windows Powershell 中输入 pip install pandasai 来安装 PandasAI。您还需要从 openai.com 获取令牌
