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了解如何使用RAPIDS优化Parquet字符串数据的编码和压缩，显著提高性能。

NVIDIA的AI团队在亚马逊KDD杯2024中的五个赛道中均获得第一名，展示了他们在数据科学领域的主导地位。

Polars发布了由RAPIDS cuDF驱动的GPU引擎，在NVIDIA GPU上将数据处理速度提升最多13倍。现已开放测试。

NVIDIA的RAPIDS cuDF在采用RTX的AI PC上将pandas库的性能提升至最高100倍，增强了数据科学的工作流程。

NVIDIA RAPIDS 24.10 引入了 GPU 加速的 NetworkX 和 Polars，无需更改代码，从而增强了与 Python 3.12 和 NumPy 2.x 的兼容性，以改善数据处理。

RAPIDS cuML 通过使用 GPU 加速引入了更快、更具可扩展性的 UMAP 实现，解决了大型数据集处理中面临的挑战，并通过新算法提升了性能。

探索 NVIDIA CUDA-X 和 Coiled 如何简化云端数据科学，提供显著的计算速度提升并简化数据科学家基础设施管理。

探索TogetherAI的开源数据科学家代理如何利用ReAct框架和代码解释器简化复杂的数据任务，增强AI驱动的数据分析。

了解如何使用cuDF、cuML和cuGraph等GPU加速库来加速Python数据科学工作流程，以更快地进行数据处理和模型训练。

NVIDIA 的 RAPIDS 25.08 版本引入了 cuML 的新分析工具、Polars GPU 引擎的更新和额外的算法支持，增强了数据科学的可访问性和可扩展性。

探索 Kaggle 大师掌握表格数据的策略，包括 GPU 加速技术、多样的基线和特征工程。了解这些方法如何提升现实世界的数据建模。