对于远赴英国攻读数据相关专业的华人留学生而言，英国 DATA 求职辅导成为破解求职困境的关键支撑，而他们的求职之路却布满荆棘，普遍面临着多重痛点的困扰。多数留学生对 DATA ...

对于英国 DATA 专业的华人留学生而言，求职之路始终被多重困境裹挟：行业岗位分类繁杂导致职业方向迷茫，英国本地招聘信息壁垒森严让优质内推渠道极度闭塞，Python、SQL 编程及数据建模等核心技能与企业实际需求脱节，同时还要面对辅导机构师资难甄别、服务断层等风险，即便手握优异学历，也常陷入投简历无回应、面试屡战屡败的尴尬境地。这种个体焦虑背后，是更为严峻的行业共性难题，全球求职联盟《2025 跨 ...

全球具备基础模型研发能力的企业不超过 10 家，AI 芯片厂商更是屈指可数。对绝大多数企业而言，其私有高质量数据正在成为企业竞争力唯一的护城河。 资本市场已率先捕捉到这一趋势，AI ...

作为最火热的AI生产力工具之一，Claude code近来引发的关注度居高不下。日前， Claude code开发者Boris在X上发帖，分享了团队使用这个工具的系列技巧。但他补充说，使用 Claude Code ...

AI项目频频折戟的背后，是企业对工具型产品的本质认知缺失。当Chat BI与Data Agent陷入伪需求陷阱，真正的破局点在于回归商业场景、锁定使用对象与量化价值指标。本文结合一线实战案例，拆解数据驱动型AI项目从需求验证到落地评估的全流程避坑指南 ...

留出 充足的时间让价值得以实现 。人工智能在数据管理领域的应用通常需要 6 到 12 个月才能展现出显著的投资回报率。初始部署侧重于集成和配置。用户采纳需要时间，模型的使用也会随着反馈而改进。期望快速见效的组织往往会在价值真正实现之前就放弃项目。

自从 GPT-4 发布后，关于它是否会取代人类、以及具体威胁到哪些职业的问题，人们一直争论不休。 跟大多数人预想的不一样，GPT-4 取代高级数据分析师的成本更低，约为 0.45%，而取代初级数据分析师的成本是 0.71%。

引言：智能体时代的“深水区”战役步入 2026 年，中国企业级 AI 市场正经历一场剧烈的地壳运动。随着生成式 AI 从技术狂热期步入产业深耕期，市场格局已然重塑：ChatGPT-5、Claude 3.7、Gemini Ultra 等通用大模型虽在算力与参数规模上登峰造极，但逐渐退守至“个人辅助 / 基础创意”赛道。而在企业级市场，单纯的对话交互已无法满足需求，企业迫切需要解决“通用智能体幻觉率高 ...

当我们谈论人工智能的时候，大多数人会想到的是一个助手坐在你身边，等待你的指令。你问它一个问题，它就给你一个答案。但是，如果有一个AI不仅能回答问题，而且能像一个真正的数据科学家那样主动探索数据、发现问题、提出假设，然后验证这些假设——这样的AI会是什 ...