New Frontier

Why every AI agent decision needs a receipt

Mỗi quyết định của AI agent cần được hỗ trợ bởi bằng chứng có cấu trúc (structured evidence packets) để đảm bảo tính đáng tin cậy, khả kiểm toán và có thể xác minh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI có thể minh bạch, kiểm chứng và bảo mật thông tin quyết định, giúp tránh các rủi ro về tính trung thực và trách nhiệm trong ứng dụng AI thực tế.

Medium

PGA Best Online Data Analytics Courses in India 2026: What the Placement Data Actually Shows The year 2026 has marked a pivotal turning point for the Indian technology landscape. No longer just the …

Why Some People Get Hired Faster in 2026 (And What You’re Missing)

Why Some People Get Hired Faster in 2026 (And What You’re Missing) Introduction Let’s be honest — getting hired today feels confusing. You see people with similar degrees landing great roles …

Medium

Phân tích dữ liệu bán hàng bằng Python giúp khai thác thông tin kinh doanh từ bộ dữ liệu Superstore, nơi ghi nhận hàng nghìn giao dịch bán lẻ mỗi ngày.

Một lập trình viên nên đọc bài này để học cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu bán hàng thực tế, từ đó hiểu cách chuyển đổi dữ liệu thô thành các quyết định kinh doanh hiệu quả và tự tin trong việc xây dựng các giải pháp tự động hóa phân tích doanh nghiệp.

The Probability Formula You’re Already Using (And Where It Quietly Breaks)

Công thức xác suất (probability) được ứng dụng rộng rãi trong các chỉ số kinh doanh như tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ rời bỏ hay tỷ lệ thoát trang. Tuy nhiên, công thức này cũng có những giới hạn nhất định khi áp dụng trong thực tế.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xác định và xử lý sai sót trong các tính toán xác suất thực tế—chẳng hạn trong phân tích dữ liệu, hệ thống AI hoặc thiết kế hệ thống—trong khi các công thức cơ bản như P(A|B) vẫn được áp dụng.

Conversational Analytics in BigQuery now GA

Google has announced the general availability of Conversational Analytics in BigQuery, enabling business and technical users to query data, run multi-step analyses, and generate visual reports using natural language. Built on Gemini models, the feature includes explainability through visible reasoning steps, SQL inspection, and context citations. It supports cross-cloud data sources including Apache Iceberg, Databricks Unity, AWS Glue, SAP, and Salesforce. Enterprise governance features include CMEK, VPC Service Controls, data residency guarantees, and full audit logging. New capabilities include a deep-dive mode for autonomous multi-step investigations and scheduled agentic workflows for proactive monitoring and reporting.

When Excel Stops Being Enough

When Excel Stops Being Enough Excel, Business Intelligence, Data Engineering, Analytics Maturity, Digital Transformation Excel has built more businesses than most people realize. It has forecasted …