KI News: Kurz und klar.

Mit Vaex wird die Analyse von Datensätzen mit Milliarden Zeilen in Python zum Kinderspiel. Die Bibliothek nutzt Out‑of‑Core‑Verarbeitung, lazy Evaluation und Memory‑Mapping, um Daten effizient zu verarbeiten, ohne dass sie vollständig in den Arbeitsspeicher geladen werden müssen.

Als Führungskraft im Bereich Daten und Analytik wissen Sie, dass agentische KI die Geschwindigkeit des Wandels in bisher ungeahnte Höhen treibt. Doch die Herausforderung besteht nicht nur darin, zu erkennen, dass etwas getan werden muss, sondern auch darin, genau zu wissen, welche Schritte sinnvoll sind. ThoughtSpot hat hier eine Lösung: Mit einer neuen Flotte von Agenten unterstützt das Unternehmen Analysten dabei, die richtigen Fragen zu stellen, Daten automatisch zu analysieren und Handlungsempfehlungen in Echtzeit zu liefern. Diese Innovation verspricht, die Effizienz von Analyseprozessen deutlich zu steigern und Entscheidungswege zu verkürzen. ThoughtSpot setzt damit neue Maßstäbe für moderne, KI‑gestützte Analysen.

Der Artikel zeigt, wie man Agentic Coding einsetzt, um Probleme mit Hilfe von Coding‑Agents effizient zu lösen. Durch die autonome Handlungsfähigkeit der Agenten lassen sich Aufgaben schneller und präziser bearbeiten als bei herkömmlichen Programmieransätzen.

In der heutigen Arbeitswelt, in der große Sprachmodelle (LLMs) immer häufiger eingesetzt werden, hat sich die Art und Weise, wie Unternehmen Talente finden und auswählen, grundlegend gewandelt. Diese Technologie ermöglicht es Personalverantwortlichen, Bewerbungen schneller zu analysieren, Muster zu erkennen und potenzielle Kandidaten effizienter zu identifizieren.

Im Januar kündigte die Versicherungsgesellschaft Travelers ein neues Programm an, das 10.000 Ingenieure und Datenwissenschaftler mit KI‑Assistenten ausstattet. Ziel ist es, die Produktivität zu steigern und die Effizienz in der Datenanalyse zu erhöhen.

Ein weiteres Jahr, ein neues Abenteuer für Technikbegeisterte. 2026 bietet die Chance, an den spannendsten Hackathons teilzunehmen, die die Branche zu bieten hat. Mit renommierten Gastgebern wie Google DeepMind, Kaggle und Fractal, die gleichzeitig ihre eigenen Wettbewerbe veranstalten, gibt es ein breites Spektrum an Herausforderungen.

Das britische Verteidigungsministerium hat einen dreijährigen Nachvertrag im Wert von 240,6 Mio. Pfund mit dem US-Technologieunternehmen Palantir unterzeichnet. Der Deal sichert die Weiterführung der Lizenzierung und Unterstützung von Palantirs Datenanalyse‑Plattform für das MoD. Trotz Protesten von US‑Technikexperten, die Palantirs Zusammenarbeit mit dem US‑Einwanderungs- und Zollschutz (ICE) kritisieren, bleibt die Partnerschaft bestehen. Palantir wird damit die Analyse von großen Datenmengen für militärische und sicherheitsrelevante Aufgaben übernehmen. Der Vertrag unterstreicht die strategische Bedeutung von Datenanalyse für die Verteidigungsfähigkeit des Vereinigten Königreichs.

In einer zunehmend digitalisierten Arbeitswelt wird künstliche Intelligenz zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil für Unternehmen. Führungskräfte nutzen KI, um komplexe Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Trends frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration von KI‑Agenten können wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden, sodass Manager mehr Zeit für strategische Planung und kreative Problemlösung haben.

NASA hat ein spezielles Anomalie-Review-Board eingerichtet, um die Ursache für den Ausfall der Mars Atmosphere and Volatile Evolution (MAVEN)-Raumsonde zu ermitteln. Trotz mehrerer Kommunikationsversuche seit dem letzten Kontakt am 6. Dezember bleibt die Lage unklar.

In den letzten drei Jahren hat ChatGPT die Art und Weise, wie wir arbeiten, lernen und kommunizieren, grundlegend verändert. Von der Hausarbeit bis zum Büro, von Schulen bis zu Forschungslabors – überall, wo ein Browser oder ein Smartphone zur Verfügung steht, hat die KI neue Möglichkeiten eröffnet.

In dem neuen Beitrag „Causal ML for the Aspiring Data Scientist“ wird ein klarer, praxisnaher Leitfaden für die Anwendung kausaler Inferenz in der modernen Datenanalyse vorgestellt. Der Autor erklärt, wie man mit Hilfe von Machine‑Learning‑Methoden Ursache‑Wirkungs-Beziehungen erkennt und nutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das britische Innenministerium hat sein Budget für Grenztechnologie um 100 Millionen Pfund erhöht, um die zunehmende Zahl von kleinen Bootskontinenten zu überwachen und zu verhindern, die Flüchtlinge und irreguläre Einwanderer über die englische Küste bringen.

CLICKFORCE hat mit Amazon Bedrock Agents und weiteren AWS‑Diensten die Plattform Lumos entwickelt, die die Analyse der Werbebranche von wochenlanger manueller Arbeit auf einen automatisierten Prozess von nur einer Stunde reduziert.

Der Artikel „Why SaaS Product Management Is the Best Domain for Data-Driven Professionals in 2026“ erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und beleuchtet, wie datenorientierte Fachkräfte im SaaS‑Bereich die Zukunft gestalten.

In diesem Artikel werden fünf aktuelle Durchbrüche im Bereich der Graph Neural Networks (GNNs) vorgestellt, die im kommenden Jahr besonders interessant sein dürften. Von der nahtlosen Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs) bis hin zu interdisziplinären wissenschaftlichen Erkenntnissen – die vorgestellten Entwicklungen zeigen, wie GNNs immer mehr in verschiedenste Anwendungsfelder eindringen und neue Möglichkeiten eröffnen. Diese Fortschritte verdeutlichen, dass GNNs nicht nur in der Datenanalyse, sondern auch in der Forschung und Industrie zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Statistik bildet das Fundament für jede datengetriebene Entscheidung. Mit diesen sieben Schlüsselkonzepten legen Sie ein solides Grundgerüst, um Daten sicher zu analysieren und fundierte Schlüsse zu ziehen.

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) bietet ein breites Spektrum an Möglichkeiten, die von skeptischen Beobachtern als kurzlebiger Trend abgetan bis hin zu Befürwortern, die sie als revolutionären Treiber für die Arbeitswelt sehen, reicht. Auf der einen Seite wird KI als weitere Blase betrachtet, die durch Medienaufmerksamkeit und Fehlallokation von Kapital angetrieben wird. Auf der anderen Seite wird sie als potenziell dystopische Kraft wahrgenommen, die große Arbeitsplätze vernichten und die Wirtschaft destabilisieren könnte.

Für Entwickler und Forscher, die auf lange Rechenaufgaben angewiesen sind, bieten sich jetzt fünf neue Plattformen an, die die Arbeit mit Colab deutlich erleichtern. Diese Optionen ermöglichen es, komplexe Modelle und Datenanalysen ohne Unterbrechungen durchzuführen.

NotebookLM gehört zu den leistungsstärksten KI‑Tools, die heute verfügbar sind. Seine Fähigkeit, komplexe Aufgaben in wenigen Zeilen Code zu lösen, macht es zu einem unverzichtbaren Begleiter für Fachleute, die ihre Produktivität auf ein neues Level heben wollen.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie haben Forscher die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) auf die Produktivität von Unternehmen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen, die KI in ihren Geschäftsprozessen einsetzen, im Durchschnitt eine Steigerung der Produktivität um 15 % verzeichnen. Die Studie, die von der Universität Oxford durchgeführt wurde, analysierte Daten von 500 Unternehmen aus verschiedenen Branchen, darunter Fertigung, Einzelhandel und Finanzdienstleistungen. Die Forscher fanden heraus, dass KI-gestützte Automatisierung von Routineaufgaben die Effizienz steigert und gleichzeitig die Fehlerquote reduziert. Darüber hinaus ermöglicht KI eine schnellere Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Die Studie betont jedoch auch die Notwendigkeit, die Mitarbeiter in der Nutzung von KI-Tools zu schulen, um die volle Produktivitätssteigerung zu realisieren.

In einem Beitrag auf Towards Data Science wird erläutert, wie die Verwendung von kalenderbasierten Zeitintelligenz die Berechnung von gleitenden Durchschnitten verändert. Der Artikel zeigt Schritt für Schritt, wie man den gleitenden Durchschnitt über Zeit berechnet und welche Besonderheiten dabei zu beachten sind.

In einer hitzigen Debatte unter Statistikern wurde die Aussage laut, dass statistische Inferenz lediglich Rhetorik sei. Die Diskussion zeigt, wie kontrovers die Rolle von Datenanalyse in der modernen Forschung sein kann. Befürworter dieser Sichtweise argumentieren, dass die Interpretation von Ergebnissen oft von subjektiven Annahmen und Kommunikationsstrategien geprägt ist.

In den letzten Jahren haben sich Databricks und Snowflake als führende Plattformen für Datenanalyse und Cloud‑Computing etabliert. Trotz ihres Erfolgs zeigen jüngste Entwicklungen, dass das Wachstumspotenzial begrenzt ist. Akquisitionen, Risikokapital und ein zunehmend wettbewerbsintensives Umfeld deuten auf ein Marktlimit hin.

Data Science zählt zu den begehrtesten Fachbereichen in der heutigen Wirtschaft. Unternehmen weltweit zahlen Rekordgehälter, um die seltenen Fähigkeiten und die enorme Wirkung von Data Scientists zu sichern.