Athrun Data Intelligence

DrP: la plataforma de observación de causa raíz de Meta a escalera

La investigación de incidentes puede ser una tarea desalentadora en el panorama digital flagrante, donde los sistemas a gran escalera comprenden numerosos componentes y dependencias interconectados. DrP es una plataforma de observación de causa raíz (RCA), diseñada por Meta, para automatizar mediante programación el proceso de investigación, reduciendo significativamente el tiempo medio de resolución (MTTR) […]

Presentamos Snowflake Interactive Analytics para investigación de datos modernos

Acelerar el impacto empresarial Interactive Analytics no se comercio sólo de consultas más rápidas; se comercio de acelerar los resultados comerciales centrales. Por ejemplo, las organizaciones pueden ofrecer visibilidad en tiempo vivo de las operaciones, ayudando a los equipos a reponer instantáneamente a los cambios en el mercado, el comportamiento del cliente y el […]

Startup destacada: Euno sobre prospección de hipermercado escalable

La serie Startup Spotlight de Snowflake comparte historias de fundadores de startups sobre los desafíos que están abordando, los productos que están creando y los conocimientos que han adquirido a lo prolongado de su delirio. Hoy presentamos a Sarah Levy, cofundadora y directora ejecutiva de Eunouna startup centrada en ayudar a los equipos de datos […]

Una implementación de codificación para un ámbito de IA agente que realiza disección de letras, vivientes de hipótesis, planificación real, simulación e informes científicos

En este tutorial, construimos paso a paso un agente de descubrimiento sabio completo y experimentamos cómo cada componente trabaja en conjunto para formar un flujo de trabajo de investigación coherente. Comenzamos cargando nuestro corpus de letras, construyendo módulos de recuperación y LLM, y luego ensamblando agentes que buscan artículos, generan hipótesis, diseñan experimentos y producen […]

Cómo crear un panel de observación interactivo de un extremo a otro utilizando las funciones de PyGWalker para una exploración de datos detallada

def generate_advanced_dataset(): np.random.seed(42) start_date = datetime(2022, 1, 1) dates = (start_date + timedelta(days=x) for x in range(730)) categories = (‘Electronics’, ‘Clothing’, ‘Home & Garden’, ‘Sports’, ‘Books’) products = { ‘Electronics’: (‘Laptop’, ‘Smartphone’, ‘Headphones’, ‘Tablet’, ‘Smartwatch’), ‘Clothing’: (‘T-Shirt’, ‘Jeans’, ‘Dress’, ‘Jacket’, ‘Sneakers’), ‘Home & Garden’: (‘Furniture’, ‘Lamp’, ‘Rug’, ‘Plant’, ‘Cookware’), ‘Sports’: (‘Yoga Mat’, ‘Dumbbell’, ‘Running Shoes’, […]

Acelerar el descomposición SQL con Amazon Redshift MCP Server

Como analistas de datos e ingenieros, a menudo nos encontramos cambiando entre múltiples herramientas para explorar esquemas de bases de datos, comprender las estructuras de la tabla y ejecutar consultas en diferentes Amazon Redshift almacenes de datos. El uso del jerigonza natural para explorar metadatos y datos puede simplificar este proceso, pero un agente de […]