可视化编程如何为复杂的数据科学提供动力
随着数据科学的不断发展并朝着生产方向发展，实践团队负责人不断
当 RPA 遇上数据科学-数据科学可以使机器人流程自动化更加智能
数据科学可以使机器人流程自动化更加智能。机器人流程自动化使在
KNIME 中的 7 个省时 GenAI 用例
目录 1. 数据清理和准备 2. 文本生成 3. 情感分析
数据科学家如何有效地管理 GenAI 的使用
生成式 AI 为任何关心数据隐私和模型治理的人增加了赌注。在
面向财务的生成式 AI：自动化繁重的工作
财务部门工作，您负责传达组织的整体健康状况。这包括解释个人的
2024 年新兴企业 AI 的 7 大趋势
从最近发布的报告中可以确定，企业对 AI 的使用有所增加。仅
CIO 关于构建数据科学和 AI 团队的指南
随着企业通过招聘包括数据分析师、数据工程师、数据科学家、机器学习工程师和深度学习工程师在内的团队来寻求可操作的见解，成功的关键是了解每个角色能为企业做什么和不能做什么。
用于数据分析的 GenAI：转化见解的指南
智能自动化 （IA） 是许多组织正在实施的工作流优化过程，以更有效地简化其运营。IA 通过将人工智能、机器学习和机器人流程自动化等先进技术结合到一个统一的产品中，实现了这种改进的工作流程。
KNIME Analytics Platform 5.3 的新功能
一个新的工作流监视器，用于更易于调试，一个修订的主页选项卡，用于更快的导航，一个新的表达式节点，用于以类似于电子表格公式的方式处理文本和数字，等等。
所有基于 Python 的可视化库均可通过 KNIME 轻松访问
除了 KNIME 原生可视化节点和扩展（KNIME JavaScript 视图、KNIME 视图 （Labs）、KNIME JavaScript 视图 （Labs）、KNIME Plotly 之外，Python 视图节点还允许您使用任何 Python 可视化库。
