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코딩 에이전트를 병렬로 실행하는 방법
Claude Code를 최대한 활용하세요. “How to Run Coding Agents in Parallel” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
Source
Towards Data Science
181 posts from this source
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2026 목표 트래커: Python, Streamlit, Neon을 사용해 데이터 기반 비전 보드를 구축한 방법
일일 습관과 장기 목표를 추적하기 위한 중앙 집중식 시스템 설계 게시물: 2026 Goal Tracker: Python을 사용해 데이터 기반 Vision Board를 구축한 방법, St...
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그 냄새가 나나요? AI 개발의 숨겨진 Technical Debt
왜 표준 없이 속도만 추구하면 AI 제품이 취약해지는가. The post Do You Smell That? Hidden Technical Debt in AI Development appeared first on Towards Data Science.
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왜 인간 중심 데이터 분석이 그 어느 때보다 중요한가
지표 최적화에서 의미 설계까지: 데이터 기반 의사결정에 사람을 다시 넣다 게시물: 인간 중심 데이터 분석이 그 어느 때보다 중요한 이유
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지식 그래프란 무엇이며 왜 중요한가
구조화된 지식이 의료 분야의 조용한 강점이 된 방법 ‘What Is a Knowledge Graph — and Why It Matters’ 게시물이 먼저 Towards Data Science에 실렸습니다....
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Attention Matrix의 글리치
Transformer 아티팩트의 역사와 이를 해결하기 위한 최신 연구. “Glitches in the Attention Matrix” 포스트는 Towards Data Science에 처음 게재되었습니다....
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2026년 토픽 모델링 기법: 시드 모델링, LLM 통합, 데이터 요약
시드된 토픽 모델링, LLM과의 통합, 요약된 데이터에 대한 학습은 NLP 툴킷의 새로운 부분입니다. 포스트 “Topic Modeling Techniques for 202…”입니다.
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AWS Bedrock 소개
Amazon의 LLM 액세스 레이어에 대한 어떻게, 왜, 무엇, 어디 ‘An introduction to AWS Bedrock’ 게시물은 처음에 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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‘Dataslows’에서 Dataflows로: Microsoft Fabric의 Gen2 성능 혁명
Dataflows는 Power BI/Microsoft Fabric에 데이터를 가져오는 데 있어 ‘가장 느리고 성능이 가장 낮은 옵션’이라고 올바르게 평가받아 왔습니다. 하지만 상황은 급속히 변하고 있습니다.
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우제스 햇빛 아래: 역사적 데이터가 기후 변화를 드러낼 때
더 긴 여름, 온화한 겨울: 프랑스 우제에서 연도별 온도 추세 분석. 게시물 “Under the Uzès Sun: When Historical Data Reveals the C…”
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왜 당신의 ML 모델은 훈련에서는 작동하지만 프로덕션에서는 실패할까
데이터 누수, 기본값 오류, 인구 변동, 그리고 시간이 우리가 기대하는 대로 작동하지 않는 생산 ML 시스템을 구축하면서 얻은 어려운 교훈. 포스트 “Why You…”
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Claude Code 효과를 극대화하는 방법
에이전시 코딩을 최대한 활용하는 방법을 배워보세요. “How to Maximize Claude Code Effectiveness” 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....