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。
From TF-IDF to Transformers: Implementing Four Generations of Semantic Search
语义搜索如何从简单的关键字匹配演变为现代基于转换器的语言理解？这篇实践文章使用 Python 逐步构建了四代语义搜索系统。从 TF-IDF 到 Transformers：实现四代语义搜索的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Introducing the Agent Toolkit for Amazon Web Services
这就像将您自己的私人专家 AWS 解决方案架构师和数据工程师合而为一。介绍 Amazon Web Services 的代理工具包一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Ultimate Beginners’ Guide to Building an AI Agent in Python
在 Python 中构建 AI 代理的简单分步教程《用 Python 构建 AI 代理的终极初学者指南》一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Predicting the Unpredictable: How Ypsilanti Township Uses Data to Protect Ford Lake
https://www.fondriest.com/news/predicting-the-unpredictable-how-ypsilanti-township-uses-data-to-protect-ford-lake.htm预测不可预测的情况：伊普西兰蒂镇如何使用数据保护福特湖的帖子首先出现在《湖科学家》上。
A practical guide for platform teams managing shared AI deployments
速率限制与配额预留：何时使用每个 您有一个 gpt-oss-20b 部署。有六支球队想要使用它。 Marketing 正在凌晨 3 点运行批量汇总作业。欺诈团队需要 24/7 的亚秒级响应。一名实习生的 Jupyter 笔记本不小心敲击了紧密循环的端点。您的 GPU 账单已经...这篇文章《平台团队管理共享 AI 部署实用指南》首先出现在 DataRobot 上。
Benders’ Decomposition 101: How to Crack Open a Stochastic Program That’s Too Big to Swallow Whole
每当你可以重写一个优化问题，以便修复一些变量使其余变量可分离时，你可以尝试 Benders。Benders 的分解 101：如何破解一个太大而无法吞咽整个的随机程序首先出现在 Towards Data Science 上。
DataRobot for Developers: Skills in Cursor, Gemini, and Claude
针对新平台进行构建的最困难的部分是教授您的工具。您的编码代理不了解 SDK 的约定。您的 IDE 不识别 CLI 命令。您的终端不知道身份验证模式。每一个间隙都是一次上下文切换，而每一次上下文切换都是从工作中花费的时间。 DataRobot...面向开发人员的 DataRobot：光标、Gemini 和 Claude 技能一文首先出现在 DataRobot 上。
Deploying a Multistage Multimodal Recommender System on Amazon Elastic Kubernetes Service
在 Amazon EKS 上构建和部署多级多模态推荐系统的实用演练，涵盖数据管道、模型训练、布隆过滤器、特征缓存和实时排名。在 Amazon Elastic Kubernetes Service 上部署多级多模态推荐系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
DataRobot for Developers: Skills, MCP, and the agentic developer surface
您不必离开 Cursor 来构建、部署或监控生产级代理。您可以自己将 LangChain、矢量数据库、监控工具和部署管道连接在一起，但您将在该管道上花费比在代理本身上更多的时间。 DataRobot 是捷径。现在，它位于您构建的地方，直接集成...面向开发人员的 DataRobot：技能、MCP 和代理开发人员界面首先出现在 DataRobot 上。
How to Maximize OpenAI’s Codex
了解如何充分利用 OpenAI 的编码代理如何最大化 OpenAI 的 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Building the enterprise agentic AI factory with DataRobot and Dell
面向生产就绪的代理人工智能的竞赛已经开始，但对于大多数企业来说，终点线仍在不断前进。模型建立起来，试点开始运行，然后团队就碰壁了：在企业规模运行人工智能代理的基础设施、安全性、治理和操作要求比任何单一工具或供应商预期的要复杂得多……这篇文章《与 DataRobot 和戴尔一起构建企业代理人工智能工厂》首先出现在 DataRobot 上。
Introducing ARFBench: A time series question-answering benchmark based on real incidents
每年由于系统故障造成的损失超过一万亿美元。为了解决这些问题，工程师必须快速排除故障。事件响应中的一项重要任务涉及分析可观测性指标或反映软件系统运行状况的时间序列数据。例如，服务工程师可能会使用 Datadog 来回答诸如“延迟何时开始增加？”之类的问题。以及“延迟之外的哪些指标也表现异常？”定位异常行为的根本原因。这些时间序列问答 (TSQA) 任务对于工程师来说至关重要，并且为 SRE 模型和代理提供了具有挑战性且必要的任务。在这项工作中，我们探讨了 AI 模型执行 TSQA 任务的程度。为此，我们很高兴推出异常推理框架基准 (ARFBench)，这是一个 TSQA 基准，源自 Datado
Municipalities in the Crosshairs: “They Are Easy Prey for Cybercriminals”
波茨坦、吕根岛和施韦特——三个城市有一个共同点：它们都曾是网络攻击的受害者，在某些情况下还造成了严重后果。在本次采访中，G DATA CSIRT（计算机安全事件响应团队）的 Kira Groß-Bölting 和 Jan Leitzgen 解释了网络犯罪分子为何以市政当局为目标，以及城市和地区如何在缺乏熟练人员的情况下有效保护其 IT。
Премия Data Award 2026: 27 победителей и первый Гран-при
5月中旬，颁发给在数据科学领域取得杰出实践成果的企业和高管的年度奖项Data Awards 2026全部揭晓。
Common Data是一个技术和研究项目众包数据平台，在人工智能密集的“Archipelago 20.35”上亮相。该项目旨在简化科学、社会、环境等各种研究的数据收集。
参与教育密集型“Island 10-22”的 100 所大学 - University 20.35、战略倡议机构以及 Mail.ru Group、Kribrum、Skyeng、Bigdata 团队、GIL 公司于 7 月 22 日签署了一项协议，参与一个网络项目，以推广人工智能领域的技术并培养大学工作人员（教师、研究人员、管理人员）和学生的相关能力。
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。
