Data

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Observe'in üç ay önce Snowflake'e katılmasından bu yana, daha hızlı ilerliyoruz, yeni kullanıcılar kazandırıyoruz ve gözlemlenebilirlik erişimini genişleten yeni özellikler geliştiriyoruz. Ancak Observe'in çözmeye çalıştığı temel sorun değişmedi. Misyonumuz, günümüzde birçok işletmenin karşı karşıya olduğu bir zorluk olan geniş ölçekte gözlemlenebilirlik olmaya devam ediyor.

Modern sistemler tarafından oluşturulan günlükler, ölçümler ve izler biçimindeki telemetri hacmi, geleneksel yaklaşımları geride bırakarak, önde gelen kuruluşların her gün yüzlerce terabayt veriyi almasına neden oldu. Telemetrinin boyutu ve karmaşıklığı, yapay zeka tarafından oluşturulan kodun yaygınlaşması ve yapay zeka aracılarının çoğalmasıyla birlikte büyümeyi vaat ediyor. Çözülmeden bırakıldığında gözlemlenebilirlik maliyeti savunulamaz hale gelir ve sorun giderme süresi artar.

Kaliforniya Altın Ayıları (3-3, 2-1 ACC), bu hafta sonu 21 numaralı Wake Forest Demon Deacons (5-1, 3-1 ACC) ile karşı karşıya gelerek bu sezon ulusal sıralamadaki ilk rakipleriyle karşı karşıya gelecek.

Cal, iki takım arasındaki ilk karşılaşma olan ve geçmişi yalnızca 2024'e kadar uzanan bir seride ilk kez Wake Forest'a ev sahipliği yapıyor.

Cumartesi akşamı Cal - Wake Forest kolej futbolunu şu şekilde izleyebilirsiniz.

Nerede: Berkeley, Kaliforniya'daki California Memorial Stadyumu'ndaki Databricks Sahası.

Bu teknik web seminerinde ekiplerin SAP ve SAP dışı verileri nasıl birleştirebileceğini, sıfır kopya paylaşımıyla kopyaları nasıl azaltabileceğini ve analiz ve yapay zekaya hazır, yönetilen bir temel oluşturabileceğini göreceksiniz.

👉 Canlı demo ve Siemens Energy örnek olay incelemesi için yerinizi ayırın.

Bu haberin özeti çıkarılamadı; tamamı kaynağında.

Paket kayıtlarına yönelik tedarik zinciri saldırılarının hacmi ve karmaşıklığı arttı [1]. Kamu araştırmaları, spam kampanyalarından [2] DPRK kötü amaçlı yazılımlarının istikrarlı bir şekilde yayılmasına [3, 4, 5] ve 2025 ve 2026'daki yüksek etkili TeamPCP'ye [6, 7] kadar bir dizi tehdit aktörü tarafından kötü amaçlı yazılımların npm kayıt defterine dağıtıldığını düzenli olarak gözlemliyor; DPRK ve TeamPCP aktörleri, aşağı yönde erişimi en üst düzeye çıkarmak için yaygın olarak kullanılan açık kaynak projelerinden başarılı bir şekilde ödün verme konusunda bir geçmişe sahip [8].

Bu sorunu doğrudan incelemek için, Kasım 2025'ten bu yana npm kötü amaçlı yazılım örnekleri topluyoruz ve OSV npm kötü amaçlı yazılım önerileri [9] aracılığıyla tarayıp doğruladığımız 11.413 paket sürümü arasında, npm kayıt defterindeki çoğu kötü amaçlı yazılımın, yükünü paket kaynağında gizlediğini veya harici bir sunucudan aldığını, yani doğrulanan veri kümesinin %96,2'sini oluşturduğunu gözlemledik. Geri kalan %3,8'lik 432 paket sürümü bir ikili paketi bir araya getirir. Hacimleri küçük olmasına rağmen triyaj sırasında orantısız risk taşıyabilirler. Araçların okuması için hiçbir kaynak taşımayan soyulmuş, opak bir ikili dosya, temiz kaynak ve meta verilerden oluşan bir cephenin içine yerleştirilebilir ve potansiyel olarak bir Yüksek Lisans'ı iyi niyetli bir karara doğru çarpıtabilir.

Güvenimi 5 üzerinden 4 olarak değerlendirdim, ardından 8 dakika içinde yerleştirilmiş bir hata bulamadım. İşte araç, çalışma ve sınırları.

Yazı: Yapay Zekanızın Yazdığı Kod Hala Sizde Mi? CodeOwnership'i Ölçmek İçin Oluşturdum İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Araç doğru pasajı buldu ancak uyumsuzluğu kaçırdı ve denetim, kurala dayalı kontrollerin nerede başarısız olduğunu gösteriyor.

Codex ile Yazmak İçin Bir Talep Denetleyicisi Oluşturdum yazısı. Yanlış Bir İddiadan Geçti. İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Veri bilimi kodunuzun her yerde çalışmasını sağlama Veri Bilimi Araçlarını Dağıtma: Bölüm 1 yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Dünya modelleri, modern yapay zeka araştırmalarının en ilginç alanlarından biri haline geliyor. Bir girdiyi bir çıktıyla basitçe eşleştirmek yerine, bir dünya modeli bir ortamın nasıl davrandığını öğrenir. Bundan sonra ne olabileceğini tahmin edebilir, olası sonuçları simüle edebilir ve yapay zeka sisteminin eylemlerini planlamasına yardımcı olabilir. Her ne kadar yeni sistemler dünya modellerini video üretimine, robot bilimine, somutlaştırılmış yapay zekaya ve fiziksel akıl yürütmeye taşımış olsa da, temel fikirlerinin çoğu takviyeli öğrenme ve model tabanlı planlamadan geliyor. Sizi temellerden Dreamer, Genie ve modern dünya temel modelleri gibi sistemlere kadar götürecek tek bir kaynak yok, ancak bunun nasıl olduğunu anlamak için yeterli kaynağımız var…

Aynı üç iş yükü çok daha güçlü bir JIT gösteriyor ancak yine de her programa yardımcı olmuyor

Python 3.15'te Python 3.14 JIT Karşılaştırmalarımı Yeniden Düzenliyorum yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Devam eden listeleme, 30 Ekim 2026 veya öncesinde hissedarların özsermaye gereksinimlerine uygunluğun gösterilmesine tabi olmaya devam edecektir.

Tokyo, Japonya--(Newsfile Corp. - 16 Ekim 2026) - Yapay zeka odaklı reklam, pazarlama teknolojisi, içerik ticareti ve veri analitiği çözümleri sağlayan ve Asya genelinde çok dilli dijital medya markalarını işleten bir teknoloji ve dijital medya şirketi olan TNL Mediagene (NASDAQ: TNMG) ("Şirket"), bugün The Nasdaq Stock Market LLC'den ("Nasdaq") 14 Ekim 2026 tarihli bir mektup aldığını duyurdu. Şirketin, Nasdaq Duruşma Paneli'nin ("Panel") 23 Ağustos 2026 tarihli kararı ("Karar") uyarınca, minimum teklif fiyatı gereksinimi olan Nasdaq Listeleme Kuralı 5550(a)(2)'ye uyumu yeniden kazandığını teyit ediyoruz.

Oldukça ilginç bir durum var. Birbirini takip eden iki lideri olan bir şirket sekiz yıldır aynı cümleyi tekrarlıyordu: BI yapmak istemiyoruz.

Bu şirket, bulut veri ambarlarında çalışan analitik ve BI araçları geliştiren Sigma Computing olarak adlandırılıyor; verilerin çıkarılmasına gerek yoktur ve sorgular, Snowflake ve Databricks'e ana bağlantılarla yürütülmek üzere doğrudan bulut veri ambarına geri gönderilir.

2014 yılında kurulan şirketin şu anda 2.000'den fazla müşterisi var ve yıllık 200 milyon ABD doları tutarında yinelenen geliri var. Gartner, kullanıcı inceleme platformlarında 4,8 puan ve 200'den fazla incelemeyle bunu iki yıl üst üste BI Magic Quadrant'a dahil etti.

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, 15 Ekim 2026'da piyasaya sürülecek — 120 milyar parametreye sahip bir görüş dili modeli, tüm kazanımlar, oyun ve giriş kayıtları ve kişinin kendisine eşlik edeceğine dair bir onay encore doğrulayıcı. Girişim niteliğini "kategoriye göre daha hızlı bir şekilde aracılık etme modeli - 5 gün artı daha iyi bir hız" olarak nitelendirdi ve Yapay Analiz İstihbarat Endeksi sınıfına göre farklılık gösterdi. Yeni ecrivons, Yapay Analiz, Super VL'nin tamamı için bir rapor değil; Bu girişler Nemotron 3.5, Nemotron 3.5 Lightning ile uyumludur. Cela ne rend pas…

Güney Gippsland üzerinden Marinus Link enerji ve veri ara bağlantısının sonunda Hazelwood Kuzey'de inşa edilecek Marinus dönüştürücü istasyonunun ölçekli bir modeli, yakında Leongatha'daki Peart Caddesi'ndeki Marinus Link topluluk bilgi merkezinde sergilenecek.

TOPLULUK üyeleri ve ilgili öğrenciler, yakında Leongatha'daki Peart Caddesi'ndeki Marinus Link topluluk bilgi merkezinde sergilenecek dönüştürücü istasyonunun ölçekli bir modeliyle dev Marinus Link projesinin arkasındaki teknoloji hakkında daha fazla bilgi edinme fırsatına sahip olacaklar.

Yerel işçilere artık Kuzey Batı Tazmanya'dan Güney Gippsland üzerinden Hazelwood Kuzey'e uzanan enerji ve veri boru hattının ucunda yer alacak Marinus Link dönüştürücü istasyonunda çalışmaya başlamaları için yeşil ışık yakıldı.

Uzamsal SQL ve uzamsal birleştirmeler artık Lakehouse//RT'de çalışıyor ve geleneksel bulut veri ambarlarından 38 kata kadar daha hızlı.

Bu yılın başlarında Spatial SQL'i Databricks'te Genel Kullanıma sunduk: buna GEOMETRY veri türü desteği, 100'den fazla uzamsal işlev, yüksek performanslı uzamsal birleştirmeler, AI/BI haritaları ve Delta Paylaşımı dahildi. GEOMETRY ve COĞRAFYA veri türleri, Apache Spark'te bulunan açık göl evinin bir parçasıdır ve Delta ve Iceberg v3 tarafından kullanılan aynı temel parke dosyalarında desteklenir. Sigorta, tarım, enerji, telekom, perakende, lojistik ve daha birçok sektördeki müşteriler, coğrafi iş yüklerini tek bir yönetilen platformda birleştirmek için bunu benimsedi.

Atlassian, 350.000 müşteriye hizmet veren küresel bir SaaS sağlayıcısıdır; 20 yıllık büyümenin ve her biri kendi kayıt formatlarıyla gelen uzun bir satın alma listesinin ürünüdür. Sonuç, çeşitli günlük kaynaklarında ortak bir dil olmadan, günde 44 milyar olayı emen bir güvenlik veri hattıydı.

Atlassian'da Kıdemli Güvenlik Kayıt Mühendisi ve OCSF şemasının koruyucularından Zachary Schmerber, "Çeşitli zaman damgalarınız var, özel şemalarınız var, bu bilgiyi düzenlemeye ve yapılandırmaya çalışan herkes için operasyonel yükünüz var" dedi. Analistler, veriler indikten sonra normalleştirme süresini yakıyordu, platformlar arası korelasyon sınırlıydı çünkü veriler farklı yerlerde ve şekillerde yaşıyordu ve SIEM hatları buna ayak uyduramıyordu.

Kurumsal güvenlik ekipleri 2026 yılının çoğunu sıralama hakkında tartışarak geçirdi. Önce bir veri kataloğu mu, bir bulut tarayıcı mı yoksa bir engelleme aracı mı satın alacaksınız? Tartışmanın artık bir adı var: veri yönetişimi, veri güvenliği duruş yönetimi (DSPM) ve veri kaybını önleme (DLP). Exploding Topics'in Ekim 2026 siber güvenlik trend takipçisine göre, tek başına "veri yönetimi"ne yönelik aramaya yönelik ilgi, Ekim 2024'teki aylık 2.721 aramadan Eylül 2026'ya kadar %1.117'lik bir artışla 33.100'e yükseldi. Bu artık niş bir BT sorusu değil. Bu bir toplantı odasıdır.

Üç kategori, güvenlik operasyon merkezi dışındaki herkese birbirinin yerine kullanılabilir gibi görünebilir, ancak farklı sorunları çözerler ve farklı zaman çizelgelerinde çalışırlar. Veri yönetimi size verinin ne anlama geldiğini ve ona kimin sahip olduğunu söyler. DSPM size hassas verilerin gerçekte nerede bulunduğunu ve ne kadar açığa çıkarıldığını söyler. DLP, bu verilerin e-posta, USB, tarayıcı yüklemeleri veya yanlış yapılandırılmış bir SaaS paylaşımı yoluyla ayrılmasını engeller. Üçünü karıştırmak, 2026'da en yaygın kurumsal hataya yol açıyor: kimse neyin engellenmesi gerektiğini haritalamadan önce bir engelleme aracı satın almak.

Avustralya Menkul Kıymetler ve Yatırım Komisyonu, hem güvenlik hem de veri şeflerinin istifası nedeniyle aynı anda yeni bir CISO, CDAO ve CTO arayışına girdi.

iTnews, bir yıl sekiz aylık bilgi güvenliği sorumlusu (CISO) Jamie Norton ile veri, analitik ve yapay zekadan sorumlu üst düzey yönetici lideri Graham Jefferson'un istifa ettiğini açıklayabilir.

Norton'un Aralık ortasına kadar CISO görevinde kalacağı, Jefferson'un da aynı ay ayrılacağı anlaşılıyor.

Bu nedenle, herhangi bir geçici veya vekil atama yapılmadı ancak kurumsal gözlemci, kalıcı değişiklikler için resmi işe alımlara başladı.

Büyük veri mühendisliği, talebe uygun maaşlarla teknolojide en hızlı büyüyen işlerden biridir. Büyük veri mühendislerinin neler kazanabileceği hakkında daha fazla bilgi edinin.

Büyük veri, bugün toplumumuzda bulunan birçok ürün, hizmet ve sisteme entegre edilmiş ve ihtiyaç duyulmuştur. Bu, büyük veri mühendisi olarak yüksek maaşlı maaş kazanma fırsatlarına yol açar.

Tipik olarak büyük veri mühendisi giriş seviyesi bir pozisyon değildir, dolayısıyla bu rolü üstlenmeden önce diğer veri mesleklerinde deneyim kazanmak iyi bir fikirdir. Büyük veri mühendisi maaşlarına ve iş piyasası beklentilerine bakmak için okumaya devam edin.

Büyük veri mühendisleri, bir şirketin verilerini geliştirmek, sürdürmek, test etmek, analiz etmek ve değerlendirmekten sorumlu profesyonellerdir. “Büyük veri”, şirketlerin günlük iş operasyonlarında topladığı geniş miktardaki veri setlerini ifade eder. Büyük bir veri mühendisi, verileri çıkarmak ve bunları nihai olarak bir kuruluşun verimliliğini, kârlılığını ve ölçeklenebilirliğini artırmak için kullanılabilecek uygulanabilir kümelere dönüştürmek için veri işleme sistemleri ve veritabanlarıyla etkileşime girer.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Abacus AI'nın çevrimiçi incelemeleri ve rakip incelemeleri, platformda iki farklı bakış açısı sunuyor. Genel olarak konuşursak, platformu kapsamlı şekilde kullanan ve çok çeşitli yapay zeka modellerine, aracılara ve platformun maliyet etkinliğine değer veren kullanıcılar arasında olumlu değerlendirmeler bulunabilir. Ancak olumsuz incelemeler, kredi kullanımı, fiyatlandırma, öğrenme eğrisi ve iş akışıyla ilgili bazı sorunlarla ilgili zorlukları ve kafa karışıklıklarını vurgulayabilir. Her iki bakış açısının analizi, platformun güçlü ve zayıf yönlerinin daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır.

Bu makale, kullanıcıların platformu nasıl algıladığını ve kullandığını öğrenmek için Reddit tartışmaları, olumlu ve olumsuz kullanıcı incelemeleri ve izlenecek video kılavuzları aracılığıyla Abacus AI'yı incelemektedir. Ayrıca analize derinlik kazandırmak amacıyla platformun özellikleri, fiyatlandırması, kredi sistemi ve ürün ekosistemi incelemesi yapılıyor.

Yönlendirme doğruluğu, gecikme ve çıktı güvenilirliğine ilişkin uygulamalı bir Jev repo karşılaştırması

Jev Your Engines: Seven Open Decision Models vs. a Generative LLM yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Databricks, tahminleri ve ilgili makine öğrenimi görevlerini doğrudan SQL'e, kontrol panellerine ve Genie'ye taşıyan beş Tahmine Dayalı Yapay Zeka İşlevini beta sürümünde yayınladı. Şirket, analistlerin artık ayrı modeller oluşturmadan veya sürdürmeden tahmine dayalı soruları yanıtlayabildiğini söylüyor. Bu söz, kalıcı bir darboğazı hedef alıyor ancak aynı zamanda sorumluluğu veri bilimcilerinden platforma ve kullanıcılarına kaydırıyor.

Sürüm, yükseltilmiş bir ai_forecast işlevi ve dört yeni işlev içeriyor. Sürücü analizini, anormallik tespitini, sayısal tahmini ve sınıflandırmayı kapsar. Databricks Tahmine Dayalı Yapay Zeka İşlevleri bu nedenle satış tahmininin ötesine geçerek iş ekiplerinin veri departmanlarına yönelttiği çeşitli yinelenen sorulara ulaşır.

Yapay zeka abonelikleri şaşırtıcı derecede hızlı bir şekilde artıyor. Birçoğunun parasını kendim ödüyorum ve bir süre sonra şunu merak etmeye başlıyorsunuz: Bütün bunlara gerçekten değer mi? Açık kaynaklı bir alternatif var mı? Yerel ve özel olarak çalıştırabilir miyim? Peki bunu performans ve kaliteden çok fazla ödün vermeden yapabilir miyim?

Her gün kullandığımız araçların çoğu için cevap artık evet. Bulut yapay zeka asistanlarını yerel büyük dil modelleriyle (LLM'ler), ücretli kodlama araçlarını açık kaynak kodlama aracılarıyla, görüntü oluşturma platformlarını yerel iş akışlarıyla ve Notion gibi uygulamaları kendi kendine barındırılan alternatiflerle değiştirebilirsiniz. Hatta bulut diktesini tamamen kendi makinenizde çalışan hızlı bir konuşmayı metne dönüştürme uygulamasıyla değiştirebilirsiniz.

Dağınık metni eşleştirme, temsili örnekleri seçme ve karşılaştırma verileri oluşturma.

OpenAI'nin 719 Matematik Makalesinin Veri Bilimi için Ne Anlama Geldiği yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Veri yansıtma, bugün Snowflake Postgres'in çalıştığı her bölgede AWS ve Microsoft Azure'da mevcuttur. Postgres veri yansıtmayı üç adımda kullanmaya başlayabilirsiniz:

Snowflake Postgres'i döndürün veya halihazırda sahip olduğunuz bir bulut sunucusunu kullanın.

Snowsight'ta birkaç tıklamayla, tek bir SQL komutuyla veya CoCo'ya sorarak bir ayna oluşturun. Belirli tabloları, tam şemayı veya veritabanını seçin.

Veri yansıtma, Postgres verilerinizi saniyeler içinde sürekli olarak Snowflake'e kopyalar. Bir yansıtma oluşturduğunuzda Snowflake, şema değişiklikleri ve yansıtılmış şemalara eklediğiniz yeni tablolar da dahil olmak üzere, kaynak tablolarının mevcut durumunu yansıtan hedef tabloları korur.

Açık modellerin, temel ve talimat ayarlı logitlerinden tam cevap dağılımını okudum ve bunu bitlere ve tahminlere dönüştürdüm.

Bir Yapay Zekanın "Rastgele" Sayısını Kırmak İçin Kaç Tahmin Gerekir? İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Stack Overflow'un Geliştirici Anketi, üst üste dördüncü yılda, PostgreSQL'in geliştiricilerin tercih ettiği veritabanı yönetim sistemleri listesinin başında yer aldığını ve tercih oranlarının geçen yıla göre arttığını ortaya çıkardı.

40 yıllık bir açık kaynaklı motorun bu kadar dayanıklı olması tuhaf görünüyorsa, pgEdge Inc.'in kurucu ortağı ve genel müdürü Phillip Merrick (resimde) bunun nedeninin basit olduğunu söylüyor: Yapay zeka kodlama aracılarının hızlı yükselişi PostgreSQL'e yeni bir hayat veriyor. Bir röportajda "Bu, aracı tarafından oluşturulan uygulamalar için varsayılan veritabanıdır" dedi. "Talep hızla arttı"

Sohbet geçmişinin tamamını yapıştırmak, notlara bakmaktan 20 ila 31 kat daha maliyetliydi ve görevler açısından daha iyi bir sonuç vermedi.

Yapay Zeka Asistanına Hafıza Vermenin Dört Yolunu Test Ettim yazısı. Açık Olan En Kötü Değerdi. İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Bu ay CostBench serisine iki bölüm daha ekleniyor; Tom Schreiber ve Lionel Palacin, BigQuery ve Databricks'i gerçek zamanlı analitik iş yükünde adım adım ilerletiyor.

26.9 sürümü, günlük analizini kolaylaştıran LIMIT yan tümcesine yeni sınır koşulları ve zaman sınırlı kimlik bilgileri için bir CREATE TOKEN ifadesi ekler.

Başka yerlerde, yürütülebilir kullanıcı tanımlı işlevler artık genel olarak ClickHouse Cloud'da mevcut ve Postgres'in bellek güvenliği ve yerel NVMe depolama üzerinde çalıştırma konusunda ayrıntılı incelemeleri var.

Bu ayın öne çıkan topluluk üyesi, Shyftplan Kıdemli Yazılım Geliştiricisi Hoang Minh V.

Devlet hizmetleri için SI'nın kullanışlılığını artırmaya yardımcı olacak yeni teknolojileri keşfedin!

Kapsam: Korumalı alan ortamlarında ve yalnızca halihazırda kamuya açık olan devlet verileriyle keşif. Hackathon çıktıları prototip olarak mevcut olacak ve halka açık olarak dağıtılmayacaktır.

Kim: .gov veya .mil e-posta adresine sahip tüm devlet çalışanları katılabilir (federal, eyalet, yerel, bölgesel veya kabile). GSA'nın ev sahipliğinde; endüstri ortakları arasında Databricks, OpenAI ve IBM yer alıyor.

Nedir: Model Bağlam Protokolü, SI uygulamalarını harici sistemlere bağlamak için kullanılan açık kaynaklı bir standarttır. SI kullanımı konuşma araçlarından özerk aracılara doğru genişledikçe, federal veri varlıklarına ve hizmet sunma yeteneklerine kontrollü erişim yoluyla pratik değeri büyük ölçüde artırılabilir. Ajansınızın açık veri varlıkları ve hizmet sunumu kullanım senaryoları için MCP sunucusu prototipleri oluşturma konusunda yardımınızı arıyoruz.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Modern gözlemlenebilirlik muazzam miktarda telemetri üretir, ancak telemetri tek başına bir sistemin parçalarının nasıl birbiriyle ilişkili olduğunu açıklamaz. Bir olay meydana geldiğinde en zor kısım genellikle uyarıyı bulmak değil; hizmetler, altyapı ve bağımlılıklar genelinde ne olduğunu anlamaktır. Snowflake'in Observe'deki Gözlemlenebilirlik Bağlamı Grafiği, ham telemetriyi birbirine bağlayabileceğiniz sorgulanabilir veri kümelerine dönüştürerek bu boşluğu kapatır. Böylece bir olay meydana geldiğinde kullanıcılar yalnızca neyin kırıldığını değil, bir şeyin neden kırıldığını da takip edebilir.

Bağlam grafiği, Observe'deki telemetriyi bağlı bir harita halinde düzenleyen mimari katmandır ve kullanıcıların tek tek olayları manuel olarak incelemek yerine içgörüler için tüm sistemde hızlı bir şekilde gezinmesine olanak tanır. Kullanıcıların, ortamlarında neler olup bittiğini görmek için ham verilerindeki bağlantıları görsel olarak keşfetmelerine olanak tanır.

Bu haberin özeti çıkarılamadı; tamamı kaynağında.

Yalnızca davalar, yapay zeka veri platformlarındaki rekabet ve 2026'ya kadar analistlerin fiyat hedefi kesintileriyle ilgili manşetlere göz atmış olsaydınız, Snowflake kaçınılması gereken bir baş ağrısı gibi görünebilirdi. Snowflake'i yılın başından itibaren tutmak, temettüler de dahil olmak üzere %54,6 oranında getiri sağlayacaktı. 1 Ocak'ta karar vermiş olsaydınız, bir tarafın kurumsal yapay zekanın benimsenmesinin kalıcı bir ivmeyi destekleyebileceğini savunduğu ve diğer bir tarafın da yapay zekanın yerel rakipleri ve düzenlemeleri hakkında uyarı yaptığı bir ortamda, bu çatışma Snowflake'in iş gerçekliğine ilişkin görüşünüzü nasıl şekillendirmeliydi?

Snowflake bu temaya bağlı tek isim değil. 38 yapay zeka küçük sınırına odaklanın ve her birinin fiyatını karşılaştırın.

"DMV'den DHS'ye Veri Boru Hattının Durdurulması", eyalet Motorlu Taşıtlar Departmanı (DMV'ler) tarafından tutulan sürücü ve araç verilerine, "DMV'den DHS'ye boru hattı" aracılığıyla federal göçmenlik uygulama kurumları tarafından erişilen dört devam eden yolu inceliyor. Bu yollar şunları içerir: 1) doğrudan veritabanı erişimi yoluyla; 2) Nlets olarak bilinen eyaletler arası sorgulama sistemi aracılığıyla; 3) veri komisyoncularına satış yoluyla, onlar da bunu ICE/CBP'ye satabilir; ve 4) verileri ICE/CBP'ye ileten yerel kolluk kuvvetleri aracılığıyla. Araştırmacılar, her biri DMV'den DHS'ye giden boru hattını kısıtlamak için eyalet yasalarını kabul eden dört eyaletin (Maryland, Minnesota, New York ve Washington) deneyimlerini inceliyor, ancak yine de hepsi farklı…

Salesforce, iş performansını izleyen, temel ölçümlerdeki değişikliklerin arkasındaki nedenleri belirleyen ve potansiyel eylemler öneren yapay zeka destekli bir analiz platformu olan Loops'u satın almak için kesin bir anlaşma imzaladı.

Anlaşma, Tableau'in analitik yeteneklerini genişleterek müşterilerin iş performansını araştırmak, anormallikleri belirlemek ve eylemleri önceliklendirmek için yapay zeka aracılarını kullanmalarına olanak tanıyacak. Loops'un teknolojisi, Slack ve e-posta aracılığıyla tetiklenebilir ve ekiplerin mevcut iş akışları kapsamında proaktif bilgiler almasına olanak tanır.

Loops, temel performans göstergelerini izlemek, iş ölçümlerindeki değişiklikleri açıklamak ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için makine öğrenimi modellerini kullanır. Yetenekleri, kuruluşların yalnızca ne olduğunu değil, aynı zamanda performansı yönlendiren faktörleri ve buna yanıt olarak alabilecekleri eylemleri de anlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

"Herkesin kendi fikrine hakkı vardır, ancak kendi gerçeklerine değil." - Daniel Patrick Moynihan (senatör, sosyolog ve bir yönetim kurulu toplantısında iki farklı NRR rakamını asla uzlaştırmak zorunda kalmamış bir kişi)

Self-servis analitiği nihayet işe yarıyor. Yaşasın! Aracılar artı MotherDuck MCP, herkesin hayatında bir parça bile SQL yazmadan depoyu sorgulayabileceği anlamına gelir. Ve tüm bunlar benim için ve 18 ay öncesine kıyasla hızdaki bu büyük değişimi hisseden herkes için inanılmaz derecede heyecan verici olsa da, aynı zamanda… biraz da korkutucu.

MotherDuck'ın Personel Şefi olarak, operasyon planımızın ve bu planı nasıl uyguladığımıza ilişkin tüm raporlama ve ritüellerin sahibiyim. Benim işim MotherDuck'ın kendisini anlamasına yardımcı olmak ve gelecek için doğru kararları verebilmemiz için herkesin aynı fikirde olmasını sağlamak. Sorun, self-servis analitiğin kendi haline bırakıldığında gerçeğin tek bir görünümü üzerinde birleşme eğiliminde olmamasıdır. Bir düzine özel versiyona bölünüyor ve hepsi de son kullanıcının dünyayı nasıl algıladığına göre hafif bir sapma gösteriyor.

Mayıs ayında, daha karmaşık uyarı koşullarına ihtiyaç duyan müşterilerimize yanıt olarak SQL grafiği ve uyarılarını kullanıma sunduk. Kullanıcılar bunları isteğe bağlı ClickHouse SQL'de ifade edebilir; buna, değişen bir taban çizgisine göre hatalardaki ani artışların kontrolleri de dahildir. Bu esneklik aynı zamanda temel çizgileri hesaplamak ve uyarıların ne zaman tetiklenmesi gerektiğine karar vermek için SQL'in yazılması ve sürdürülmesi anlamına da geliyordu.

Bu gereksinimlerin çoğu, yakın tarihle karşılaştırıldığında olağandışı değerlerin tespit edilmesiyle ilgiliydi. Kullanıcılar bu kontrolleri mevcut sorgu oluşturucu görselleştirmelerine uygulamak istediler, bu nedenle z puanlarını kullanarak Yönetilen ClickStack'e yerleşik anormallik algılama özelliğini ekledik. Kullanıcılar hassasiyeti ayarlayabilir ve son iki saat veya önceki gün gibi seçilen bir geçmiş aralıkta uyarıların ne zaman tetikleneceğinin önizlemesini yapabilir. Her z-puanı, bir değeri 24 saate kadar önceki bir penceredeki verilerle karşılaştırır. Normalde istikrarlı olan metriklerdeki küçük dalgalanmalardan kaynaklanan hatalı pozitif sonuçların önlenmesine özellikle dikkat ettik.

TL;DR: MotherDuck Microsoft Azure'a geliyor. Bekleme listesine katılın ve bize hangi Azure bölgesine ihtiyacınız olduğunu söyleyin. Yapay zeka tarafında başlamak için beklemenize gerek yok: MotherDuck MCP sunucusu zaten Copilot Studio ve GitHub Copilot ile çalışıyor.

Çoğu veri ekibi bulutunu seçemiyor. Şirketleri yıllar önce Microsoft'u standartlaştırdı, dolayısıyla kimlik Entra ID üzerinden çalışıyor, veriler Azure Blob Depolama'da ve raporlar Power BI üzerinden çalışıyor. Bu ekiplerin yüzlercesi bizden Azure'da MotherDuck'ı istedi. Bugün AWS'de MotherDuck'tan bulutlar arasında sorgulama yapıyorlar ve Azure, her sorguda çıkış için onlara fatura kesiyor.

Yapay zeka, inşa etmeyi her zamankinden daha kolay hale getirdi. Ancak daha kolay inşa etmek, uzun süre dayanacak şekilde inşa etmekle aynı şey değildir. Kırılgan, kırılgan sistemleriniz varsa, yapay zeka durumu iyileştirmek yerine yalnızca daha da kötüleştirecektir. Bu nedenle yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak için oluşturulmuş bir platforma ihtiyacınız var.

Snowflake Summit 2026'da müşterilerimizi günümüzün veri mühendisliğinde ön sıralara taşıyan yeni yetenekleri duyurduk. Yapay zekayı doğrudan iş akışlarına ekledik ve baştan sona veri hatları oluşturmayı kolaylaştırdık. Bu yeni özellikler her türden veri mühendisi için tasarlanmıştır. Verilerinizin bulunduğu yerde çalışırlar: Snowflake'te, açık ve birlikte çalışabilen göl evlerinde veya her ikisinde. İster SQL, Python yazın, ister ML modelleri oluşturun, işlem hatları oluşturmak için ihtiyacınız olan her şey tek bir yerde mevcuttur. Snowflake ile ölçeklenen elastik bilgi işlem performansına, nerede yaşarsa yaşasın verilere kesintisiz bağlantıya ve tutarlı performansla güvenli, güvenilir veriler için kurumsal düzeyde yönetişim özelliklerine sahip olursunuz.

Veri ekiplerinin hepsine aynı sorular soruluyor: "Satışlar önümüzdeki çeyrekte ne olacak?", "Bu ölçüm neden değişti?" ve "Bu son veriler normalde gördüğümüz normların dışında mı?" Bu ileri düzey analitik sorularını yanıtlamak genellikle işi modeller oluşturmak ve altyapıyı yönetmek üzere bir veri bilimi ekibine devretmek anlamına gelir. Bu, iş kullanıcılarının sırada beklediği ve birçok sorunun hiç sorulmadığı bir darboğaz yaratır.

Şu anda Beta sürümünde olan Tahmine Dayalı Yapay Zeka İşlevleri, analistlerin ve iş kullanıcılarının tahmin, sürücü analizi ve anormallik tespiti gibi gelişmiş analizleri, tamamı en son teknoloji makine öğrenimi modelleri tarafından desteklenen yerleşik işlevler aracılığıyla çalıştırmasına olanak tanıyarak bu darboğazı ortadan kaldırır. Bu SQL-yerel işlevler doğrudan SQL'de çağrılabilir, Genie'de düz dilli sorularla çağrılabilir veya kontrol panellerine yerleştirilebilir. Databricks modelleri merkezi olarak koruduğu için ekipler altyapı oluşturmadan veya yönetmeden yüksek kaliteli, tutarlı yanıtlar alır.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

14 Ekim Reuters raporuna göre OpenAI, eski bir çalışanın yayınlanmamış bir OpenAI cihazıyla ilgili 100'den fazla gizli dosyayı aldığını ve bilgileri Apple yönetimine sunduğunu iddia ediyor.

Şirket, daha önce Apple için çalışan çalışanın, şirketteki altı aydan sonra OpenAI'deki son günü olan 2 Haziran 2026'da dosyaları kişisel hesaplarına gönderdiğini ve daha sonra OpenAI'nin ürün planlarını Asya'daki operasyonlardan sorumlu başkan yardımcısı da dahil olmak üzere üst düzey Apple liderlerine sunduğunu iddia ediyor.

OpenAI, dosyaların mühendislik ve üretim verilerini, tedarikçi bilgilerini, ürün resimlerini ve proje belgelerini içerdiğini söyledi.

Bu haberin özeti çıkarılamadı; tamamı kaynağında.

Strateji, politika oluşturmayı desteklemek, kamu hizmetlerini iyileştirmek, yeniliği teşvik etmek, ekonomik rekabet gücünü güçlendirmek ve sürdürülebilir kalkınmayı ilerletmek için verileri egemen bir ulusal varlık olarak oluşturmayı amaçlıyor.

Çad, Birleşmiş Milletler Afrika Ekonomik Komisyonu (ECA) ve Telekomünikasyon, Dijital Ekonomi ve Kamu Yönetiminin Dijitalleştirilmesi Bakanlığı tarafından 7 Ekim 2026'da N'Djamena'da düzenlenen ulusal bir çalıştayın ardından Ulusal Veri Yönetişim Stratejisini onayladı.

Çalıştay, verileri yönetmek, korumak, yönetmek, paylaşmak ve kullanmak için ulusal bir çerçeve görevi görecek stratejiyi gözden geçirmek üzere devlet kurumlarından, düzenleyici otoritelerden, özel sektörden, akademiden, sivil toplumdan ve kalkınma ortaklarından 50 katılımcıyı bir araya getirdi.

Bir anlık görüntüden Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL örneğini geri yüklediğinizde, temel alınan Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) birimi hemen kullanıma hazır olur. Bulut sunucusu çevrimiçi hale gelmeden önce verilerinizin tam kopyasını beklemezsiniz. Bu, Amazon EBS'nin anlık yedeklerden geri yükleme şeklinin temel bir avantajıdır: veri blokları Amazon Simple Storage Service'de (Amazon S3) kalıcı bir şekilde tutulur ve Amazon EBS birimi arka planda nemlenerek henüz kopyalanmamış tüm blokları ilk erişimde çeker. Bu işleme tembel yükleme veya depolama başlatma adı verilir. Arka plandaki hidrasyon yenilenme zamanında başlar ve sürekli olarak ilerler, böylece hacim giderek daha da artar…

Etkinlik—Ana Temalar ve Satıcı Hareketleri: FabCon ve SQLCon Europe 2026'da yaklaşık 5.000 veri uzmanı, Microsoft'un genişletilmiş veri portföyünü değerlendirmek üzere Barselona, ​​İspanya'daki CCIB'de bir araya geldi. Microsoft, Microsoft Fabric'i birleştirilmiş bir analiz paketinin ötesinde kurumsal yapay zeka için entegre bir operasyonel sinir sistemine taşıyarak yol haritasını Frontier Transformation etrafında çerçeveledi. En etkili duyurulardan biri Fabric IQ'nun Microsoft 365 Copilot Sohbet ve Birlikte Çalışma'da genel kullanıma sunulmasıydı. Fabric IQ, kurumsal yapay zeka etkileşimlerini, depolamayı çoğaltmadan veya artan belirteç ücretleri ödemeden, doğrudan sertifikalı Power BI semantik modellerine, ölçümlerine ve ontolojilerine dayandırır.

Yalnızca modelleriniz farklı hatalar yaptığında yardımcı olur. Gönderi İstifleme En İyi Modelinizi Geride Bırakır mı? İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Metin sınıflandırma modelleri oluşturma konusunda çalıştıysanız, muhtemelen olağan alıştırmalara aşinasınızdır: Yüzlerce ila binlerce etiketli örnek toplamak, ham metni temizlemek, bunu makine öğrenimi modelleri için (yerleştirmeler veya TF-IDF gibi) uygun sayısal temsillere dönüştürmek ve modelinizi lojistik regresyon veya rastgele orman sınıflandırıcı gibi eğitmek.

Ancak büyük dil modelleri (LLM'ler) ortaya çıktığında oyunun kurallarını değiştirdiler ve bu, bir dereceye kadar geleneksel makine öğrenimi hatlarını da içeriyor. Artık bir yüksek lisans kurumundan bunu yapmasını isteyerek bir metni sınıflandırmak mümkün. İşin püf noktası şu: Klasik makine öğrenimi iş akışlarından hızlı mühendisliğe geçiş zor olabilir. Scikit-LLM, her iki dünya arasındaki boşluğu dolduran bir Python kütüphanesidir. Önceden eğitilmiş LLM'lerin güçlü yeteneklerini, tanıdık scikit-learn arayüzünün (fit() ve tahmin()) arkasına sarar.

Öğrenilmiş bir vektör uzayında kelimelerin nasıl ilişkilendirildiğini anlamak

Yazı Word Yerleştirmeleri Kelimeler Arasındaki İlişkileri Nasıl Yakalar? İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Hastaneler, bankalar ve uç cihazlar, NVIDIA FLARE ve Flower'da çalıştırılabilen satırlar yerine oyları paylaşarak hangi özelliklerin önemli olduğu konusunda anlaşabilirler.

Özelliklere Oy Verme: Veri Paylaşımı Olmadan Birleşik Özellik Seçimi yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Büyük dil modellerinin eğitimi en çok ilgiyi çeker, ancak bir model eğitildikten sonra başka bir mühendislik sorunu başlar: Ona hızlı ve verimli bir şekilde nasıl hizmet verirsiniz?

LLM çıkarım mühendisliği gecikmeyi azaltmaya, verimi artırmaya, bellek tüketimini azaltmaya ve mevcut donanımdan daha faydalı işler elde etmeye odaklanır. Bu, KV önbelleğe alma, sürekli toplu işlem, niceleme, önek önbelleğe alma, spekülatif kod çözme, optimize edilmiş dikkat çekirdekleri ve dağıtılmış çıkarım gibi teknikleri içerir. Bu kavramları öğrenmenin en iyi yolu, onları tek tek okumak değil, bir şeyler inşa edip neler olduğunu görmektir. Bu makalede, modern LLM çıkarım sistemlerinin arkasındaki en önemli fikirleri aşamalı olarak tanıtan 5 projeye bakacağız.

Yapay zeka aracıları kod yazarken veri bilimcilerinin neden yazılım mühendisliği ilkelerine ihtiyaç duyduğuna dair teknik bir düşünce.

Kapıda Bir İskele: Gelişebilecek Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturma yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Bugün bir veri mühendisi iki iş yapıyor: Hangi tabloların mevcut olması gerektiğine karar veriyorlar (Veri Modelleme) ve bunları güncel tutmak için düzenleme motorunu (zamanlamalar, bağımlılıklar, yeniden denemeler ve dolgular) elle ayarlıyorlar. Bir ay sonra, biraz farklı bir soruyla yeni bir iş gereksinimi geldiğinde, mühendis bir seçimle karşı karşıya kalır: Üç gün boyunca başka birinin kırılgan DAG'ına tersine mühendislik yaparak (yazılı olmayan varsayımlarını öğrenerek ve aşağı yönlü sessiz kırılma riskine girerek) ya da SQL'i kopyalayıp yapıştırarak yeni bir tablo oluşturun.

Her rasyonel mühendis yeni bir tablo oluşturmayı seçer. Bu hayatta kalma içgüdüsünü iki yüz mühendis ve üç yıl boyunca çarptığınızda, modern veri ambarını elde edersiniz: yüksek entropili yayılma. Customer_spend'in bir düzine sürümü, kimsenin yeniden düzenlemeye cesaret edemediği binlerce model ve kimsenin düşürmeye cesaret edemediği petabaytlarca zombi tablosu.

Hindistan'ın BT-BPM sektörü keskin bir daralmanın ardından yeni işe alımları canlandırmaya hazırlanıyor ancak iyileşme, şirketlerin mezunlarda aradığı becerilerin yeniden şekillenmesini sağlıyor.

Teknoloji danışmanlığı ve yetenek danışmanlığı firması HAN Digital'in IT-BPM Mezun İşe Alma Görünümü 2027'ye göre, sektördeki yeni işe alımların 22 Mali Yılı'ndaki 4 lakh'tan 26 Mali Yılı'nda tahmini 1,75 lakh'a düşmesinin ardından 27 Mali Yılı'nda 2,1 lakh'a yükselmesi bekleniyor.

Ancak talep, geleneksel giriş seviyesi kodlama ve iş süreci dış kaynak kullanımı işlerinden giderek yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), veri mühendisliği, siber güvenlik ve diğer uzmanlaşmış teknoloji rollerine doğru kayıyor.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Peter Swensen, program direktörü, danışmanlık ve mühendislik hizmetleri, DXC Technology

Küresel teknoloji danışmanlığı DXC Technology, finansal tahmin, faturalandırma ve tedarik zinciri yönetimi de dahil olmak üzere dahili verimliliği artırmak için yapay zeka destekli iş zekası platformu Amazon Quick'u kullanıyor.

"Bu alanların her birinde, o grup insan için konuşlandırılan ajan grupları etrafında oluşturduğumuz farklı kişiliklerimiz var" dedi.

"Satışta, Pitch adında, müşterileri araştırmaya, proaktif fikirlere, proaktif tekliflere, isteklere veya RFP'lere yanıt vermeye, hesap planlamasına yardımcı olan bir dizi aracımız var.

İletişim merkezleri, Snowflake'in yenilikçi platformunu Capita'nın karmaşık operasyonları yürütme ve dönüştürme konusundaki uzmanlığıyla birleştirerek yapay zekayı güvenli, ölçülebilir ve uygun ölçekte operasyonel hale getirebilir.

Entegrasyonun bir parçası olarak Snowflake, iletişim merkezi ve müşteriye yönelik operasyonlarda Capita'nın Yapay Zeka Katalizör Yığınını destekleyen Veri Yönetimi ve İstihbarat katmanını sağlar. Bu işbirliği, Capita'nın veri altyapısını modernleştirmesine ve performansın, uyumluluğun ve vatandaşların güveninin kritik olduğu canlı, düzenlenmiş hizmetlere zekanın nasıl yerleştirildiğini dönüştürmesine olanak tanıyor.

Birçok iletişim merkezi ortamında operasyonel içgörü, manuel raporlamanın gizli maliyeti, parçalanmış sistemler ve gösterge panosunun dağınıklığı nedeniyle kısıtlanmaktadır. Teams genellikle ayrı yönetim bilgileri, iş gücü yönetimi, kalite güvencesi ve sürekli iyileştirme işlevleri genelinde yüzlerce gösterge tablosunu yönetir. Bu modelde içgörüyü ölçeklendirmek, tipik olarak çalışan sayısını ölçeklendirmek, karar almayı yavaşlatmak ve performansın gerçek faktörlerini gizlemek anlamına gelir.

Veriler her zaman iş kararlarının merkezinde yer almıştır ve analitik iş yüklerinin çoğu gecikmeye özellikle duyarlı değildir. Ancak gerçek zamanlı BI kontrol panelleri, operasyonel izleme, günlük kaydı, canlı raporlama gibi giderek artan sayıda kullanım senaryosu, şu anda olup biteni yansıtan içgörülere ihtiyaç duyuyor. Bu gerçek zamanlı analizdir ve kritik bir yetenek haline gelmektedir.

"Gerçek zamanlı" birçok anlama gelebilir. Mesaj veri yolları verileri sistemler arasında taşır. Akış işlemcileri, verileri geldikçe dönüştürür. Bu sistemler çoğu modern veri mimarisinin bir parçasıdır ve çoğu, günümüzde göl evlerinde ve analitik motorlarda zaten veri kaynağıdır.

NumPyro, afin-invaryant MCMC ve hanedanlığın kesin temel gerçeklerle karşılaştırılması ve bunların başarısızlığını izlemek.

Üç Örnekleyici, Bir Arka: NUTS vs. Emcee vs. Nested Sampling yazısı ilk olarak Towards Data Science'da yayınlandı.

Analist(ler): Keith Kirkpatrick Yayın Tarihi: 13 Ekim 2026

Salesforce, yapay zeka destekli bir analiz platformu olan Loops'u satın almak için kesin bir anlaşma imzaladı ve anlaşmanın 2027 mali yılının Kasım ayının başında tamamlanması bekleniyor. Bu satın alma, sürekli KPI izleme ve temel neden istihbaratını doğrudan Tableau'e dahil ederek Salesforce'un ajansal analiz stratejisini geliştiriyor. Salesforce, Microsoft'un %4,8'ine (3,11 milyar dolar) [2] kıyasla %8,9'luk payla (CY2025 gelirinde 5,75 milyar dolar) halihazırda Analitik ve BI pazarına liderlik ediyor [2] ve bu hareket, kurumsal karar vericilerin %75,8'inin Tahmine Dayalı/Analitik Yapay Zeka'yı ilk üç teknoloji önceliği olarak sıraladığı bir anda bu avantajı genişletmeyi amaçlıyor [3].

Gerçek depolar, tohumlanmış temsilci kararları: 50.400 çalıştırmanın boşa giden dönüşler, yama kaybı ve hangi koşum kurallarının yardımcı olduğu hakkında neler gösterdiği

Post Kodlama Aracıları Görevi Çözebilir - Peki Ne Kadar İş Kaybettiler? İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Dizüstü bilgisayar hazır ve asıl çalışma başlamadı. Önce proje klasörü, ardından editör, ardından terminal, ardından dokümanların bulunduğu sekme. Daha sonra müşteri kimliklerinden oluşan bir sütun bir e-tabloya gelir ve bir Python listesi haline gelmesi gerekir, bu nedenle sahipliği belirsiz bir web biçimlendiriciden geçer. Daha sonra Explorer'dan kopyalanan bir dosya yolunun not defterinin okuması için ters eğik çizgilerini kaybetmesi gerekir. Daha sonra pencereler dünkü aynı düzene sürükleniyor. Bunların hiçbiri analiz değildir ve çoğu gün çoğu Windows makinesinde bunların tümü analizden önce gerçekleşir.

Bu katman için AutoHotkey mevcuttur. Aşağıdaki beş komut dosyası küçüktür ve her biri veri hattına dokunmadan bu ritüellerden birini ortadan kaldırır. Bu sınır noktadır, bu yüzden önce kendine ait bir bölüm alır.

Kaybı, CLV'yi ve diğer geleneksel modelleri metinle güçlendirmeye yönelik pratik bir kılavuz

Ürün Veri Bilimi için NLP'den Nasıl Yararlanılır yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Veri Yönetişimi Yazılım Pazarının Hızlı Büyümesini ve Geleceğini Keşfetmek

Veri yönetişimi yazılım endüstrisi, kuruluşların verilerini güvenli ve verimli bir şekilde yönetmenin önemini giderek daha fazla fark etmesiyle hızlı bir genişleme yaşıyor. Veri ortamlarının artan karmaşıklığı ve düzenleyici talepler, işletmeleri gelişmiş yönetişim çözümlerini benimsemeye itiyor. Bu dinamik alanı tanımlayan pazar büyüklüğünü, temel itici güçleri, önde gelen oyuncuları, ortaya çıkan trendleri ve segmentasyon ayrıntılarını inceleyelim.

Veri yönetimi yazılımı pazar raporunun ücretsiz bir örneğini indirin: https://www.thebusinessresearchcompany.com/sample_request?id=26352796&type=smp&name=Data%20Governance%20Software%20Market%20Report%202026&utm_source=OpenPR&utm_medium=Paid&utm_campaign=Oct_PR

Washington eyaletindeki federal göçmenlik uygulama kurumlarıyla sürücü ve araç verilerinin paylaşılması hakkında sürekli bilgi için aylık güncelleme sayfamızı ziyaret edin.

Son aylarda trafiğin durdurulması, ICE/CBP tarafından giderek daha sık görülen, görünür ve şiddet içeren bir göç yaptırımı aracı haline geldi; ülke genelinde federal mahkemeler de bunların sıklıkla anayasaya aykırı olduğunu tespit etti.[1] Tipik bir trafik durağının ötesinde, sürücüleri hedef alan bu tutuklamalar hızlıdır ve çoğu zaman aşırı güç gerektirir; çoğu durumda çarpışmalar, araba kovalamacaları ve şiddet ile sonuçlanır. Bu taktik daha önce sivil göç uygulamalarında geniş çapta kullanılmamıştı ve göçmen topluluklarında korkuya, yaralanmaya ve hatta ölüme neden oluyor.

Her büyüklükteki şirket için büyük veri, bir slogandan daha büyüktür. İnsanlar "büyük veri"den bahsettiğinde, genellikle veritabanlarındaki tablolardaki yapılandırılmış veriler, şirket kayıtları ve e-postalardaki yapılandırılmamış veriler ve sistem günlük arşivleri ve web sayfalarındaki yarı yapılandırılmış veriler dahil olmak üzere her türlü verinin hızla genişlemesini kastediyorlar. Buradaki fikir, kuruluşların daha akıllı kararları daha hızlı almasına ve kârlılığını güçlendirmesine yardımcı olmaktır. Günümüzde analitik, veri gölüne odaklanıyor ve çeşitli veri türlerinden anlam çıkarıyor. Apache Spark'in öncelikli hedefi bu yeni yaklaşımı desteklemektir.

2009'daki küçük başlangıcından bu yana U.C. Berkeley'in AMPLab'ı Apache Spark, dünya çapında en önemli büyük veri dağıtılmış işleme çerçevelerinden biri haline geldi. Apache Spark kullanıcılarının sayısı yıllar içinde katlanarak arttı. Fortune 500'ün %80'i dahil olmak üzere binlerce şirket bu motorun aktif kullanıcısıdır. Apache Spark'i uygulamak, veri öğrenimine dalmak isteyen kişiler için temel bir adımdır.

Snowflake müşterileri artık Snowflake'in yapay zeka araçlarında yerel olarak Gemini 4 Argon'dan yararlanabilir; daha yüksek etkili iş kullanım durumları için yönetilen kurumsal verilerinize derin akıl yürütme ve görsel analiz getirebilir.

Kurumsal liderlerle konuştuğumuzda, temel bir gerçek tekrar tekrar ortaya çıkıyor: Rekabet avantajınız, kurumsal verilerinizde gizlidir, ancak tek bir yapay zeka modeli, her iş zorluğuna uygun değildir.

Ham kurumsal verileri ölçülebilir sonuçlara dönüştürmek için kuruluşların açık, çok modelli bir stratejiye ihtiyacı vardır. İster gelir trendlerini analiz ediyor, ister kampanya performansını değerlendiriyor, ister yazılım mühendisliği iş akışlarını modernleştiriyor olun; başarı, veri güvenliği riskleri veya işlem hattı karmaşıklığı yaratmadan, doğru iş için doğru modeli seçme esnekliğine sahip olmanıza bağlıdır.

Snowflake (SNOW) hisseleri, S&P 500'ün %14,0'ına kıyasla son altı ayda %169 getiri sağladı. Yatırımcılar yapay zekanın şirketi daha hızlı bir büyüme yoluna soktuğuna inanıyor gibi görünüyor ve son çeyrek bu görüşü destekliyor. Ancak en son kazanç açıklamasında yöneticiler, yapay zeka işinde bir soruna dikkat çekti. Peki yakalama nedir?

Yöneticiler, Snowflake'in AI satışlarından ürün serisinin geri kalanına göre daha az kazandığını söyledi. 2 Eylül 2026'daki 2027 2. çeyrek mali görüşmesi sırasında şirket, düzeltilmiş ürün brüt kar marjına ilişkin 2027 mali yılı tahminini önceki görüşmedeki %75'ten %74'e düşürdü. Yönetim, satışların daha büyük bir kısmının hızla büyüyen yapay zeka iş yüklerinden geldiğini ve bugün katkı marjının daha düşük olduğunu belirtti.

Anthropic araştırmacıları, 12 Ekim'de, Anthropic blog gönderisine göre, küçük yapay zeka modellerinin, merkezi veri merkezlerine ihtiyaç duymadan internete bağlı cihazlarda kendilerini kopyalama yeteneğine sahip olmalarının aylar sürebileceği konusunda uyardı.

Anthropic'in deneyleri, akıllı fırınlar ve marka dışı Android TV kutuları da dahil olmak üzere ticari nesnelerin interneti (IoT) ortamlarını inceledi. Bulgular, kuruluşların yapay zeka sistemleri ve verilere erişimleri üzerindeki kontrolü nasıl sürdürebilecekleri konusunda soruları gündeme getiriyor.

Araştırmacılar, modellerin savunmasız cihazları tespit edip edemeyeceğini, kendilerini bu cihazlara kopyalayıp kopyalayamayacağını ve insan yardımı olmadan yayılmaya devam edip edemeyeceğini test etti. 30 milyardan az parametreye sahip modeller birçok bireysel adımı tamamladı ancak mevcut modeller hâlâ tüm süreci güvenilir bir şekilde tamamlamakta zorlanıyordu.

pg_lake 3.5, Postgres'in Apache Iceberg™ tablolarını Lakekeeper ve Nessie dahil olmak üzere Apache Polaris'in ötesindeki REST katalogları aracılığıyla sorgulamasına ve katalog tarafından sağlanan depolama kimlik bilgilerini kullanmasına olanak tanır. Yazılabilir tablolar şu anda yalnızca Apache Polaris'te desteklenmektedir. Bir sonraki pg_lake sürümü, otomatik önek keşfi, yanlış yapılandırılmış bir katalog için daha net hatalar, geliştirme/test için kimliği doğrulanmamış kataloglar ve Unity Katalog desteği ekler.

Apache Iceberg tablo verilerini taşınabilir hale getirir: Bir motordan yazın, diğerinden okuyun. Iceberg REST Katalog spesifikasyonu bu taşınabilirliği meta verilere kadar genişletir: ad alanlarını keşfetmek, tablo meta verilerini yüklemek ve yeni anlık görüntüleri kaydetmek için tek bir HTTP sözleşmesi.

Yapay zeka geliştirme topluluğunda çılgınca şeyler oluyor ve sanırım yazılım endüstrisinde büyük bir değişimin başlangıcına tanık oluyoruz.

Geliştiriciler artık yalnızca titreşim kodlama web siteleri, kontrol panelleri ve basit uygulamalardan ibaret değil. Aralarında Adobe Creative Cloud ve Microsoft Office'in de bulunduğu ticari yazılım paketlerinin tamamını yeniden oluşturmaya çalışıyorlar.

Ve en ilginç kısım? Bu projelerden bazıları bireysel geliştiriciler tarafından yapay zeka kodlama aracıları kullanılarak oluşturuluyor.

Özellikle iki isim dikkatimi çekti: Reverse Engineer Everything (REA) ve ArtCraft.

Delta Lake üzerinde yapılan kontrollü bir kıyaslama, Liquid Clustering'in ZOrder'dan daha düşük gecikme süresi sağladığını ve nokta aramaları, zaman aralığı toplamaları ve büyük toplamalar için bölümleme sağladığını, ZOrder'ın ise yalnızca kararlı çok sütunlu seçici filtrelerde kazandığını ortaya koyuyor.

Delta Lake'teki üç düzen stratejisini karşılaştıran yeni bir kıyaslamaya göre, Liquid Clustering, çeşitli veya gelişen sorgu modellerine sahip göl evi analiz ekipleri için varsayılan depolama düzeni olmalıdır. Çalışma, Liquid Clustering'in ZOrder'dan ve dört iş yükü türünden üçünde bölümlendirmeden daha iyi performans gösterdiğini, ZOrder'ın ise yalnızca sorgular aynı iki veya üç sütunu tutarlı bir şekilde filtrelediğinde kazandığını buldu.

Herhangi bir veri bilimi çalışması yapıyorsanız muhtemelen en az bir yapay zeka asistanı denemişsinizdir. Belki ondan bir p değerini açıklamasını, bir regresyon komut dosyası yazmasını veya dağınık bir veri kümesini temizlemeye yardımcı olmasını istediniz.

ChatGPT, Claude ve Gemini, veri bilimcilerin en çok kullandığı üç araçtır. Üçünün de mevcut ücretli sürümlerini aynı görevlerde test ettim: istatistiksel test seçimi, kavramsal açıklamalar, Python kodu oluşturma, keşif amaçlı veri analizi ve daha uzun belge analizi. İşte göze çarpan şey.

Bir uyarı: Her üç platform da modellerini sık sık güncelliyor, bu nedenle bunu kalıcı bir sıralama yerine anlık görüntü olarak değerlendirin.

Gerçek zamanlı konser geri bildirimi hakkındaki kendi IBM patentimi gerçekte olduğu gibi yeniden okudum: çok modlu algıya sahip etkensel bir döngü, belleğe dayalı çıkarım ve döngüde bir insan. Neyin doğru olduğu ve on yıllık geçmişe bakışın bugün acente inşaatçılarına neler öğrettiği.

2016 Yılında Yapay Zeka Aracısı Belirledik yazısına Analytics adını verdik. İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Hugging Face Hub, yılın başında 2,43 milyondan 2026'nın ortasında yaklaşık 3 milyon halka açık model deposuna ulaştı. Uygulayıcılar için zorluk artık erişim değildir. Karşılaştırmalı değerlendirmeler ne derse desin, hangi modellerin zaman ayırmaya değer olduğunu, hangilerinin güncelliğini yitirdiğini ve hangilerinin üretim hattında çalıştığını bilmektir.

Aşağıdaki on model, Hub'ın benimsenme verilerine, kıyaslama performansına, lisanslama şartlarına ve profesyonel makine öğrenimi çalışmalarında düzenli olarak ortaya çıkan görevlere uygulanabilirliğine göre seçilmiştir. Yaygın olarak alıntı yapılan birçok 2024 ve 2025 modeli, kasıtlı olarak halefleri tarafından değiştirildi. Donanım veya lisans gereksinimlerinin dağıtımı etkilediği durumlarda bu durum doğrudan belirtilir.

Üç vizyon yapay zeka modeli bu güzel görüntüyü görmezden geldi, ancak GPT-4o yanıtları icat etti ve Claude B yanıtını vermeye devam etti.

Yapay Zeka Görüntü Yargıçları İçin Bir Tuzak Kurdum yazısı. Farklı Birine Girdiler. İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Yapay zeka (AI) birçok sektörü dönüştürmeye devam ettikçe nitelikli yapay zeka mühendislerine olan ihtiyaç da artıyor. Teknoloji sektöründe en çok aranan işlerden biri yapay zeka mühendisidir. Yapay zeka mühendisleri, bilgisayarların normalde insan zekası gerektiren işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanıyan yapay zeka modelleri ve algoritmaları oluşturur, geliştirir ve uygular. Bu görevler arasında tahmine dayalı analitik, otonom sürüş, resim tanıma ve doğal dil işleme yer alıyor.

Bu kapsamlı eğitimde yapay zeka mühendisi olmak için gerekli prosedürler incelenecektir. Bu hızlı tempolu sektörde başarılı olmak için gerekli eğitimi, temel yetenekleri ve sertifikaları gözden geçireceğiz. Sürekli değişen bu alanda bir adım önde olmanıza yardımcı olmak için yapay zeka ortamını yeniden şekillendiren en yeni trendler ve teknolojilere ilişkin bilgiler de sunacağız. Bu yazı, ister öğrenci, ister yazılım geliştiricisi, ister yapay zekaya girmek isteyen veri bilimci olun, yapay zeka mühendisi olarak kazançlı bir kariyere başlamak için ihtiyaç duyduğunuz becerileri ve bilgileri size verecektir.5

Müşteriler seçim istiyor: birlikte çalışabilir bir katalog tarafından yönetilen birlikte çalışılabilir veriler. Iceberg, veri katmanında seçenek sunar; herhangi bir motorun vaadi, tek veri kopyası, minimum geçiş maliyeti. Ancak Unity Catalog, yönetmediği tablolar için birlikte çalışabilirliği kısıtlayarak bağımlılık yaratıyor.

Unity Catalog, herhangi bir motorun Unity Catalog tarafından yönetilen tablolara veri okumasına ve yazmasına izin veren açık bir temele sahip olduğunu iddia eder, ancak yazma işlemlerini Unity Catalog'da yönetilmeyen tablolarla sınırlandırır. Databricks motorları bu verileri okuyabilir ancak ona yazamaz; bu da ekipleri verinin birden çok kopyasını oluşturmaya ve korumaya, sistemler arasında erişimi uzlaştırmaya ve yalnızca bu tablolara yazmak için karmaşıklığın üstesinden gelmeye zorlar.

Bu haberin özeti ve bağlantısı doğrulanamadı.

Yüzlerce AWS Lambda çağrısı veya mikro hizmet bölmesinin her biri kendi bağlantısını açtığında, PostgreSQL'in CPU'su bitmeden çok önce bağlantıları ve belleği tükenebilir. Bu yazıda iki popüler bağlantı havuzlayıcısı olan RDS Proxy ve PgBouncer arasındaki farkları açıklıyoruz. Bağlantı havuzu oluşturma, birçok istemci bağlantısını daha küçük bir PostgreSQL arka uç kümesinde çoğaltarak, patlama veya mikro hizmet iş yükleri altında bağlantının tükenmesini önlemeye yardımcı olur. Size PgBouncer ve Amazon RDS Proxy'nin PostgreSQL için bağlantı havuzu oluşturmaya nasıl yaklaştığını ve kendi kendini yöneten bir havuzlayıcı ile tam olarak yönetilen bir hizmet arasındaki dengeleri gösteriyoruz. PostgreSQL'de çeşitli bağlantı havuzlayıcıları vardır. AWS'de yaygın olarak kullanılan iki seçenek…

Yedekleme işi yeşildi. Disk kullanımı normal görünüyordu, yedekleme dizini büyümeye devam ediyordu ve izleme kontrol panelinde bir soruna işaret eden hiçbir şey yoktu. Birkaç ay boyunca bu, veritabanının korunduğunu varsaymak için yeterliydi. Daha sonra PostgreSQL'i ayrı bir makineye geri yüklemeyi denedim. Veritabanı bağlantıları kabul etmeye bile hazır olmadan ilk deneme başarısız oldu. Bir sonraki deneme biraz daha ileri gitti ancak başka bir sorunu ortaya çıkardı. Tamamen sıradan bir yedekleme sistemi gibi görünen şeyin aslında hiç kimsenin test etmediği bir dosya koleksiyonu olduğu ortaya çıktı. İşin can sıkıcı kısmı, yedekleme işinin hiçbir zaman bir hata bildirmemesiydi.

Netflix, AIOps'u, yapay zeka aracılarını ve operasyonel ontolojileri kullanarak gözlemlenebilirliğini reaktif izlemeden proaktif bir içgörü motoruna dönüştürüyor. Bu, büyük ölçekli altyapısındaki sorunları otomatik olarak tespit etmeyi, önceliklendirmeyi ve çözmeyi amaçlamaktadır.

Netflix gözlemlenebilirlik ekibinden Prasanna Vijayanathan ve Renzo Sanchez-Silva'ya göre Netflix, reaktif izlemeyi proaktif bir öngörü motoruna dönüştürmek için gözlemlenebilirliğe yönelik uçtan uca bir bilgi grafiği oluşturuyor. Şirket, en yoğun canlı etkinlikler sırasında 65 milyon eşzamanlı akışı, günde 2 milyardan fazla isteği ve saniyede 38 milyondan fazla gerçek zamanlı günlük kaydını yönetiyor.

Yapay zeka (AI) işletmelerin çalışma şeklini yeniden şekillendirirken VinaCapital, dijital yetenek geliştirme stratejisinin bir parçası olarak yapay zekayı proaktif bir şekilde işyerine entegre etti. Şirket, yapay zekaya izole deneylerle yaklaşmak yerine performansı artırmak, karar almayı desteklemek ve yeniliği teşvik etmek için teknoloji, insanlar, veri yönetimi ve risk yönetimi arasında senkronize bir yol haritası oluşturdu.

VinaCapital'in farklılaştırıcı yaklaşımı, yalnızca yapay zekanın günlük operasyonlara entegre edilmesinde değil, aynı zamanda bir yatırım yönetimi işinde güvenli ve sürdürülebilir uygulanması için koşulların hazırlanmasında da yatmaktadır. Güvenlik, veri yönetimi, uyumluluk ve kullanıcı becerilerinin geliştirilmesi, aynı dönüşüm yolculuğunun ayrılmaz bileşenleri olarak uygulanır.

En güncel Fintech Singapur Haberlerini ayda bir kez Gelen Kutunuza alın

Küresel bir ticari bilgi ve istihbarat çözümleri sağlayıcısı olan Worldbox Business Intelligence, şirketin bilgi güvenliği, veri koruma ve operasyonel esnekliğe yönelik süregelen kararlılığında önemli bir kilometre taşını temsil eden SOC 2 Tip I ve SOC 2 Tip II uyumluluğunun başarılı bir şekilde elde edildiğini duyurmaktan mutluluk duyar.

Worldbox aynı zamanda ISO 27001 sertifikasyonuna doğru da ilerlemekte, bilgi güvenliği yönetimi çerçevesini daha da güçlendirmekte ve uluslararası kabul görmüş güvenlik standartlarına sürekli yatırım yaptığını göstermektedir.

Mutlu ekiplerin üzerinde çalıştığı veri platformuna benzer bir veri platformu oluşturmanıza yardımcı olmak için Veri Platformunun Temelleri üzerine bir e-Kitap yazdık. Bu kitapta şunları öğreneceksiniz: - Şekillendirilebilir mimariler ekiplerin daha hızlı teslimat yapmasına nasıl olanak tanır - Veri kalitesi neden önemlidir ve sorunları kullanıcılara ulaşmadan önce nasıl yakalayabilirsiniz - Gözlemlenebilirlik ne anlama gelir ve sorunları daha hızlı çözmenize nasıl yardımcı olur

4 Kasım'da NEXT QUERY 2026, Apple, AWS, Microsoft AI, Intuit, Coinbase, AppLovin ve daha fazlasından mühendisleri bir araya getirerek nelerin işe yaradığını, nelerin bozulduğunu ve neleri farklı yapabileceklerini paylaştı. Üretimden pratik dersler bekleyin:🤖 Yapay zeka aracıları: Doğru yanıtlar için iş semantiği ve veri ilişkileri.🔐 Taze bağlam ve yönetişim: Gerçek zamanlı veriler, erişim kontrolleri ve iş yükü izolasyonu.⚡ Geniş ölçekte performans: Hızlı, güvenilir, ve esnek analizler.🏗️ Mimari ödünler: Dağıtım, geçiş, performans ve maliyet.

CaixaBank, yapay zeka (AI), veri yönetimi, veri analizi ve bulut altyapısı gibi temel alanlardaki teknolojik yeteneklerini güçlendiren Google Cloud ile genişletilmiş bir stratejik anlaşma yaptığını duyurdu. 2023'te kurulan bir ittifaka dayanarak, iş birliğini 2033'e kadar uzatan genişletilmiş anlaşma, kuruluşun yapay zeka ve bulut teknolojilerini benimsemesini artıracak ve milyonlarca müşterisi için ürün ve hizmetlerin kişiselleştirilmesini geliştirirken, çalışanların operasyonel karar alma sürecini iyileştirmeyi amaçlayan araçların geliştirilmesini hızlandıracak.