Arenadata: кадры для экономики данных
Fedor Kirdyashov，Arenadata 培训总监，介绍“数据经济人才”项目的实施，涵盖职业发展的整个周期。
Agentic AI Observability: The Foundation of Trusted Enterprise AI
您的代理 AI 系统每小时会做出数千个决策。但你能证明他们为什么做出这些选择吗？如果答案缺乏有记录的、可重复的解释，那么你就没有在尝试人工智能。相反，您在生产中运行不受监控的自主权。在代理批准交易、控制工作流程和交互的企业环境中......代理人工智能可观察性：可信企业人工智能的基础首先出现在 DataRobot 上。
How to Personalize Claude Code
了解如何通过授予 Claude 代码访问更多信息的方式充分利用 Claude 代码。如何个性化 Claude 代码一文首先出现在 Towards Data Science 上。
通过托管扩展检测和响应 (MXDR)，Breisgau-Hochschwarzwald 地区管理办公室全天候保护其 2,000 多个客户端和服务器。在接受采访时，区行政办公室负责技术 IT 安全的 IT 管理员 Manuel Seifer 解释了在选择提供商时起决定性作用的要求以及为何与 G DATA 的合作令人信服。在本次采访中，区行政办公室负责技术 IT 安全的 IT 管理员 Manuel Seifer 解释了哪些要求在选择提供商时起决定性作用，以及为何与 G DATA 的合作如此令人信服。
How to integrate a graph database into your RAG pipeline
构建检索增强生成 (RAG) 系统的团队经常会遇到同样的问题：他们精心调整的向量搜索在演示中工作得很好，但当用户要求任何意外或复杂的内容时就会崩溃。问题在于，他们要求这个相似性引擎理解它本来无法理解的关系。这些联系根本不存在。图...如何将图数据库集成到 RAG 管道中的帖子首先出现在 DataRobot 上。
AWS vs. Azure: A Deep Dive into Model Training – Part 2
本文介绍了 Azure ML 的持久性、以工作区为中心的计算资源与 AWS SageMaker 的按需、特定于作业的方法有何不同。此外，我们还探索了环境自定义选项，从 Azure 的策划环境和自定义环境到 SageMaker 的三级自定义。AWS 与 Azure：深入研究模型训练 - 第 2 部分文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Is My Code So Slow? A Guide to Py-Spy Python Profiling
停止猜测并开始使用 Py-Spy 诊断性能问题这篇文章《为什么我的代码这么慢？》 《Py-Spy Python 分析指南》首先出现在《Towards Data Science》上。
Agentic AI for healthcare data analysis with Amazon SageMaker Data Agent
2025 年 11 月 21 日，Amazon SageMaker 在 Amazon SageMaker Unified Studio 中引入了内置数据代理，可改变大规模数据分析。在这篇文章中，我们通过流行病学家进行临床队列分析的详细案例研究，展示了 SageMaker Data Agent 如何帮助将数周的数据准备时间缩短为数天，将数天的分析开发时间缩短为数小时，最终加速从临床问题到研究结论的进程。
Creating a Data Pipeline to Monitor Local Crime Trends
创建 ETL 管道以提取本地犯罪数据并在 Metabase 中可视化的演练。创建数据管道以监控本地犯罪趋势一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Creating an Etch A Sketch App Using Python and Turtle
适合初学者的 Python 教程使用 Python 和 Turtle 创建 Etch A Sketch 应用程序一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How Cursor Actually Indexes Your Codebase
探索 Cursor 中为编码代理提供代码索引和检索的 RAG 管道游标如何实际索引您的代码库一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Why SaaS Product Management Is the Best Domain for Data-Driven Professionals in 2026
我如何使用分析、自动化和 AI 来构建更好的 SaaS 为什么 SaaS 产品管理是 2026 年数据驱动专业人员的最佳领域一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Optimizing Data Transfer in Distributed AI/ML Training Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈及其解决方案 - 第 3 部分优化分布式 AI/ML 训练工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
NexSens XB-200 Data Buoy Review
https://www.fondriest.com/news/nexsens-xb-200-data-buoy-review.htmNexSens XB-200 数据浮标评论文章首先出现在 Lake Scientist 上。
How to Run Coding Agents in Parallel
充分利用 Claude Code 如何并行运行编码代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels
为什么你的最终 LLM 层出现 OOMing 以及如何使用自定义 Triton 内核修复它。将 LLM 内存削减 84%：深入研究融合内核的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
The 2026 Goal Tracker: How I Built a Data-Driven Vision Board Using Python, Streamlit, and Neon
设计一个集中式系统来跟踪日常习惯和长期目标《2026 年目标跟踪器：我如何使用 Python、Streamlit 和 Neon 构建数据驱动的愿景板》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
