МФТИ и Яндекс проводят серию онлайн-курсов «Машинное обучение и анализ данных»
Yandex 的领先 MIPT 科学家和实践研究人员邀请大家加入 Coursera 平台上的专业课程，并获得数据分析和机器学习方面的知识。
ДВФУ открыл новую программу подготовки по искусственному интеллекту и большим данным
远东联邦大学（FEFU）已开始招生新的硕士课程“人工智能与大数据”。该概况是在远东联邦大学数字经济学院“09.04.03应用信息学”方向的框架内实施的。
Teradata проведет курс по аналитике больших данных в МГТУ им. Н.Э. Баумана
大数据分析领域的全球领导者之一 Teradata 宣布开始为莫斯科国立技术大学的学生开设讲座和实践课程。鲍曼。
Яндекс откроет филиал Школы анализа данных в Израиле
Yandex 已同意与特拉维夫大学 (TAU) 合作。秋季，数据分析学院的一个分校将在特拉维夫大学开设。因此，Yandex 的机器学习和数据分析教育计划将在独联体国家以外的地区推出。
Лучшие роботехнические проекты столичных школьников включены в базу Роскосмоса
首都学童在莫斯科教育技术现代化中心举办的“月球奥德赛”黑客马拉松上创建了一个处理从冰中提取的水的站、一个用于太空探索的机器人等等。这次黑客马拉松是为了纪念第一颗卫星发射周年而举办的。
Открыт доступ к базе данных для обучения роботов захвату предметов
今年5月底，加州大学伯克利分校AUTOLAB实验室的科学家们展示了一项有趣的进展——一款灵巧的机器人，能够举起之前不熟悉的不同形状的物体。
Dirty Data: Vantage is Not Enough
在这个价值数十亿美元的决策越来越多地由数据驱动的时代，陆军面临着一个严峻的挑战：数据完整性。 4,097 个 uniq 的分析...
Pandas Isn’t Going Anywhere: Why It’s Still My Go-To for Data Wrangling
数十亿行可能是例外，但对于其他一切，Pandas 仍然是一个高度可靠的工具。 Pandas 不会去任何地方：为什么它仍然是我的数据整理首选文章首先出现在 Towards Data Science 上。
From Data Analyst to Data Engineer: My 12-Month Self-Study Roadmap
我正在学习的确切工具、我正在构建的项目以及我已经预料到会犯的错误《从数据分析师到数据工程师：我的 12 个月自学路线图》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Does ‘federated unlearning’ in AI improve data privacy, or create a new cybersecurity risk?
Deborah Lupton / Pop Chips / 获得 CC-BY 4.0 许可作者：里贾纳大学 Abbas Yazdinejad 和巴尔斯利国际事务学院 Ann Fitz-Gerald 随着人工智能 (AI) 能力呈指数级增长，人们对用户数据隐私的担忧也随之增加。世界各地的组织越来越多地采用称为联合的东西[...]
Europe No Longer Trusts America With Its Data
欧洲目前正在公开讨论限制微软、亚马逊和谷歌处理一些最敏感的政府数据，包括财务记录、司法档案和医疗信息，这标志着欧洲和美国科技行业关系的重大转折。根据有关欧盟委员会即将推出的“技术主权一揽子计划”的报道，[...]
当通过将不切实际的标准与不太理想的数据相结合并采用基于不切实际的假设的方法来评估理论时，收效甚微。更糟糕的是，这种仪式主义使我们无法认识到使用数据来评估理论的更合适方式的可能性。我们的建议并不是严格的配方或公式 [...]
Compelling data storytelling helps keep the public safe
UGA 的 J. Marshall Shepherd 与天气频道专家一起讨论天气数据。《引人入胜的数据故事讲述有助于确保公众安全》一文首先出现在《今日 UGA》上。
The Electricity Myth: Data Centers Aren’t the Villain
每一项主要的新兴技术都需要更多的能源和基础设施。一切数字化都通过数据中心运行，使它们成为基础，而不是可选的。问题应该集中在他们的承诺上，而不是他们的消除上。《电力神话：数据中心不是恶棍》一文首先出现在 Watts Up With That? 上。
Comment Now: Draft Guidelines on Data Classification Practices
NCCoE 发布了基于与行业合作的数据分类实践指南，以展示使用商用技术进行数据分类的实用方法。出版为 NIST 特别出版物 (SP)
GAO 的发现金融数据透明度法案 (FDTA) 于 2022 年 12 月颁布，旨在最终减轻私营部门的监管合规负担，同时增强透明度和问责制。 FDTA 要求监管金融部门的机构制定一套联合数据标准，通过促进金融监管机构之间的数据共享，最终帮助协调未来的报告。 FDTA 要求的实施正处于规则制定过程的早期阶段，监管机构正在努力最终确定 2024 年 8 月拟议的规则。随后，大多数监管机构都需要发布自己的法规来实施联合数据标准。GAO 与机构官员和利益相关者讨论了实施 FDTA 的潜在好处、成本和挑战。实施的潜在好处 标准化数据报告以及不同机构收集的数据的互操作性可以提高监管机构数据分析的质量和效率
