2024年數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用培訓(xùn)資料

2024年數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用培訓(xùn)資料匯報(bào)人：XX2024-02-02目錄數(shù)據(jù)科學(xué)概述與發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)處理與特征工程技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)踐應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用目錄數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表制作技巧數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目管理與團(tuán)隊(duì)協(xié)作數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)素養(yǎng)與能力提升01數(shù)據(jù)科學(xué)概述與發(fā)展趨勢(shì)010203定義數(shù)據(jù)科學(xué)是一門利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)知識(shí)的學(xué)科，通過對(duì)數(shù)據(jù)的探索、處理、建模和可視化，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，為決策提供支持。核心要素包括數(shù)據(jù)、算法、技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域等。其中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是核心，技術(shù)是手段，應(yīng)用領(lǐng)域是目的。與相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域密切相關(guān)，相互交叉、相互促進(jìn)。數(shù)據(jù)科學(xué)定義及核心要素包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、技術(shù)更新等方面的挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的保障，技術(shù)更新是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的動(dòng)力。挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展提供了廣闊的空間和機(jī)遇。通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以挖掘出更多的商業(yè)價(jià)值、社會(huì)價(jià)值等，為人類社會(huì)的發(fā)展帶來更多的福利和便利。機(jī)遇大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的挑戰(zhàn)與機(jī)遇應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、教育、交通、能源、電商等各個(gè)領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，可以利用數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶畫像等；在醫(yī)療領(lǐng)域，可以利用數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)、個(gè)性化治療等。前景展望隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用前景將更加廣闊。未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，為人類社會(huì)的發(fā)展帶來更多的創(chuàng)新和變革。數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域及前景展望隨著人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)體系將不斷完善和升級(jí)。未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將更加注重實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)性和智能化等方面的發(fā)展。技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。未來，隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的不斷推進(jìn)，數(shù)據(jù)科學(xué)將與產(chǎn)業(yè)更加緊密地結(jié)合，形成更加完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。同時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)也將更加注重跨界融合和創(chuàng)新發(fā)展，推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的變革和進(jìn)步。產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析02數(shù)據(jù)處理與特征工程技術(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)分布和業(yè)務(wù)背景，采用填充、刪除或插值等方法處理缺失值。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、箱線圖或機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別并處理異常值。將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，以便進(jìn)行后續(xù)分析和建模。消除量綱影響，使不同特征之間具有可比性。缺失值處理異常值檢測(cè)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理方法基于統(tǒng)計(jì)性質(zhì)評(píng)價(jià)特征的重要性，如方差、相關(guān)系數(shù)等。過濾式特征選擇通過模型性能評(píng)估來選擇最優(yōu)特征子集。包裝式特征選擇在模型訓(xùn)練過程中同時(shí)進(jìn)行特征選擇，如決策樹、Lasso回歸等。嵌入式特征選擇根據(jù)業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，構(gòu)造新的特征以增強(qiáng)模型的預(yù)測(cè)能力。特征構(gòu)建特征選擇與構(gòu)建策略ABDC主成分分析（PCA）將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間，同時(shí)保留主要信息。線性判別分析（LDA）尋找最有利于類別區(qū)分的投影方向，實(shí)現(xiàn)降維。t-SNE非線性降維方法，適用于高維數(shù)據(jù)的可視化展示?？梢暬ぞ呃脠D表、儀表盤等可視化工具展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。維度降低和可視化技巧實(shí)戰(zhàn)案例：電商網(wǎng)站用戶行為數(shù)據(jù)分析用戶行為分析模型構(gòu)建利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建用戶行為分析模型，如購(gòu)買預(yù)測(cè)、點(diǎn)擊率預(yù)估等。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程展示數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和特征構(gòu)建的過程及技巧。數(shù)據(jù)來源與背景介紹說明電商網(wǎng)站用戶行為數(shù)據(jù)的來源、采集方式及業(yè)務(wù)背景。模型評(píng)估與優(yōu)化通過交叉驗(yàn)證、A/B測(cè)試等方法評(píng)估模型性能，并進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型融合等優(yōu)化措施。結(jié)果展示與業(yè)務(wù)應(yīng)用將分析結(jié)果以可視化方式呈現(xiàn)，并探討如何將分析結(jié)果應(yīng)用于電商業(yè)務(wù)中，如個(gè)性化推薦、營(yíng)銷策略制定等。03機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)踐應(yīng)用

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹及原理剖析監(jiān)督學(xué)習(xí)定義利用已知結(jié)果的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的分類或回歸方法。常見監(jiān)督學(xué)習(xí)算法線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等。原理剖析通過損失函數(shù)衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間的差異，利用優(yōu)化算法不斷迭代調(diào)整模型參數(shù)，以最小化損失函數(shù)為目標(biāo)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)定義在沒有已知結(jié)果的數(shù)據(jù)中進(jìn)行訓(xùn)練，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)來進(jìn)行分類或聚類的方法。常見無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法K-均值聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器等。應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)細(xì)分、客戶分群、異常檢測(cè)、降維可視化等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。深度學(xué)習(xí)模型在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域提供了更強(qiáng)大的工具和方法。地位和作用深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)科學(xué)中的地位和作用案例背景模型構(gòu)建流程實(shí)戰(zhàn)技巧模型應(yīng)用與效果實(shí)戰(zhàn)案例：信貸審批風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建01020304信貸審批是銀行業(yè)務(wù)中的重要環(huán)節(jié)，需要評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)和還款能力。數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型選擇與訓(xùn)練、模型評(píng)估與優(yōu)化等。處理不平衡數(shù)據(jù)、選擇合適的評(píng)估指標(biāo)、進(jìn)行模型融合等。將構(gòu)建的模型應(yīng)用于實(shí)際信貸審批中，可以大大提高審批效率和準(zhǔn)確性，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。04數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念與算法介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的定義、支持度、置信度等評(píng)價(jià)指標(biāo)，以及Apriori、FP-Growth等經(jīng)典算法原理。購(gòu)物籃分析實(shí)例通過實(shí)際案例，展示如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進(jìn)行購(gòu)物籃分析，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，優(yōu)化商品組合和陳列。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用探討關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在交叉銷售、捆綁銷售、優(yōu)惠券發(fā)放等市場(chǎng)營(yíng)銷策略中的具體應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與購(gòu)物籃分析123介紹聚類分析的定義、距離度量方法、常見聚類算法（如K-Means、層次聚類、DBSCAN等）原理及優(yōu)缺點(diǎn)。聚類分析基本概念與算法通過實(shí)際案例，展示如何利用聚類分析技術(shù)進(jìn)行客戶細(xì)分，識(shí)別不同客戶群體的特征和需求。客戶細(xì)分實(shí)例探討客戶細(xì)分在目標(biāo)客戶定位、個(gè)性化推薦、定制化產(chǎn)品與服務(wù)等精準(zhǔn)營(yíng)銷策略中的具體應(yīng)用?？蛻艏?xì)分在精準(zhǔn)營(yíng)銷中的應(yīng)用聚類分析在客戶細(xì)分中的應(yīng)用03異常檢測(cè)在業(yè)務(wù)安全中的應(yīng)用探討異常檢測(cè)在欺詐檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、業(yè)務(wù)異常監(jiān)控等業(yè)務(wù)安全領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。01異常檢測(cè)基本概念與算法介紹異常檢測(cè)的定義、常見異常類型、異常檢測(cè)算法（如基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等）原理及適用場(chǎng)景。02網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)例通過實(shí)際案例，展示如何利用異常檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控和攻擊檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量和行為。異常檢測(cè)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用推薦系統(tǒng)概述與架構(gòu)01介紹推薦系統(tǒng)的定義、基本架構(gòu)、常用推薦算法（如協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、混合推薦等）原理及優(yōu)缺點(diǎn)。電商平臺(tái)推薦系統(tǒng)實(shí)例02通過實(shí)際案例，展示如何設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)電商平臺(tái)推薦系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集與處理、推薦算法選擇與優(yōu)化、推薦結(jié)果展示與評(píng)估等環(huán)節(jié)。推薦系統(tǒng)在業(yè)務(wù)增長(zhǎng)中的應(yīng)用03探討推薦系統(tǒng)在提升用戶體驗(yàn)、促進(jìn)用戶活躍度和消費(fèi)轉(zhuǎn)化等業(yè)務(wù)增長(zhǎng)目標(biāo)中的具體應(yīng)用和價(jià)值。實(shí)戰(zhàn)案例：電商平臺(tái)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)05數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表制作技巧TableauPowerBIEchartsD3.js常用數(shù)據(jù)可視化工具介紹及比較功能強(qiáng)大的可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)源和圖表類型，易于操作和學(xué)習(xí)。開源的JavaScript可視化庫(kù)，支持豐富的圖表類型和交互效果，適合Web端應(yīng)用。微軟推出的商業(yè)智能工具，與Excel等微軟辦公軟件集成良好，適合企業(yè)級(jí)應(yīng)用。強(qiáng)大的前端可視化庫(kù)，提供高度自定義化的數(shù)據(jù)可視化效果，適合高級(jí)用戶和開發(fā)者。明確報(bào)表目的和受眾遵循數(shù)據(jù)可視化原則簡(jiǎn)潔明了交互式設(shè)計(jì)在設(shè)計(jì)報(bào)表前要明確報(bào)表的目的和受眾，以便更好地選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)和展示方式。利用色彩、形狀、位置等視覺元素來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可讀性和易理解性。避免過多的圖表和指標(biāo)，突出重點(diǎn)數(shù)據(jù)，讓受眾快速獲取關(guān)鍵信息。提供交互式操作，如篩選、排序、鉆取等，讓受眾能夠更深入地探索數(shù)據(jù)。0401報(bào)表設(shè)計(jì)原則和最佳實(shí)踐分享0203交互式可視化能夠更直觀地展示數(shù)據(jù)，讓受眾更容易理解和接受匯報(bào)內(nèi)容。提高匯報(bào)效果增強(qiáng)數(shù)據(jù)說服力提升匯報(bào)互動(dòng)性便于數(shù)據(jù)分析和決策通過交互式操作，可以讓受眾更深入地了解數(shù)據(jù)背后的邏輯和關(guān)系，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力。交互式可視化可以讓受眾參與到匯報(bào)中來，提升匯報(bào)的互動(dòng)性和吸引力。交互式可視化可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和對(duì)比，為決策提供有力支持。交互式可視化在業(yè)務(wù)匯報(bào)中的優(yōu)勢(shì)根據(jù)銷售業(yè)績(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控的需求，設(shè)計(jì)儀表盤的整體布局和圖表類型，包括銷售額、銷售量、客戶數(shù)量等關(guān)鍵指標(biāo)。設(shè)計(jì)思路選擇合適的數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)庫(kù)或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)流，并進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，以滿足儀表盤的數(shù)據(jù)需求。數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)處理利用數(shù)據(jù)可視化工具制作儀表盤，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)母袷皆O(shè)置和美化處理，最后發(fā)布到Web端或移動(dòng)端供用戶實(shí)時(shí)查看。報(bào)表制作與發(fā)布為儀表盤添加交互式操作功能，如篩選特定時(shí)間段或特定產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、鉆取到具體客戶或訂單等詳細(xì)信息等。交互功能實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)案例：銷售業(yè)績(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控儀表盤設(shè)計(jì)06數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目管理與團(tuán)隊(duì)協(xié)作確立清晰、可衡量的項(xiàng)目目標(biāo)，界定項(xiàng)目范圍，避免范圍蔓延。明確項(xiàng)目目標(biāo)和范圍與業(yè)務(wù)方充分溝通，理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景和痛點(diǎn)，挖掘潛在需求。深入調(diào)研業(yè)務(wù)需求梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，評(píng)估技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度和成本，確保項(xiàng)目可行性。評(píng)估數(shù)據(jù)資源和技術(shù)可行性根據(jù)項(xiàng)目目標(biāo)、需求和資源情況，制定切實(shí)可行的項(xiàng)目計(jì)劃，明確關(guān)鍵里程碑。制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃項(xiàng)目立項(xiàng)和需求分析階段工作重點(diǎn)選拔合適的團(tuán)隊(duì)成員根據(jù)項(xiàng)目需求選拔具備相關(guān)技能和經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)成員，確保團(tuán)隊(duì)能力匹配。明確團(tuán)隊(duì)成員角色和職責(zé)為每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員分配明確的角色和職責(zé)，確保團(tuán)隊(duì)協(xié)作順暢。建立有效的溝通機(jī)制制定團(tuán)隊(duì)溝通規(guī)范，確保信息暢通，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題。培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)意識(shí)和團(tuán)隊(duì)精神通過團(tuán)隊(duì)建設(shè)和培訓(xùn)活動(dòng)，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)成員的歸屬感和凝聚力。團(tuán)隊(duì)組建和角色定位策略項(xiàng)目進(jìn)度管理和質(zhì)量控制方法制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃根據(jù)項(xiàng)目目標(biāo)和任務(wù)分解情況，制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，明確各項(xiàng)任務(wù)的起止時(shí)間和負(fù)責(zé)人。監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度并及時(shí)調(diào)整通過定期的項(xiàng)目進(jìn)度匯報(bào)和會(huì)議，監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度情況，發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)調(diào)整計(jì)劃和資源。建立嚴(yán)格的質(zhì)量控制機(jī)制制定項(xiàng)目質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和驗(yàn)收流程，確保項(xiàng)目成果符合預(yù)期要求。鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員持續(xù)改進(jìn)鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員積極提出改進(jìn)意見和建議，持續(xù)優(yōu)化項(xiàng)目流程和質(zhì)量。實(shí)戰(zhàn)案例：跨部門數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目推進(jìn)經(jīng)驗(yàn)分享案例背景介紹介紹跨部門數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目的背景、目標(biāo)和挑戰(zhàn)，為后續(xù)經(jīng)驗(yàn)分享做鋪墊。項(xiàng)目進(jìn)度與質(zhì)量控制實(shí)踐介紹在跨部門數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目中如何制定和執(zhí)行項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，以及如何建立和實(shí)施質(zhì)量控制機(jī)制，確保項(xiàng)目按時(shí)按質(zhì)完成。團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通經(jīng)驗(yàn)分享在跨部門數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目中如何建立有效的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通機(jī)制，確保項(xiàng)目順利推進(jìn)。問題解決與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)分享在跨部門數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目中遇到的問題和風(fēng)險(xiǎn)以及相應(yīng)的解決和應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)，為后續(xù)類似項(xiàng)目提供參考和借鑒。07數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)素養(yǎng)與能力提升ABCD數(shù)據(jù)科學(xué)家必備技能梳理編程能力熟練掌握Python、R、SQL等編程語(yǔ)言，能夠高效處理和分析數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法掌握常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并具備模型調(diào)優(yōu)能力。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理熟悉數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程等預(yù)處理技術(shù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量?？梢暬夹g(shù)熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化工具，如Tableau、PowerBI等，將數(shù)據(jù)以直觀方式呈現(xiàn)。深入學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)和微積分等基礎(chǔ)知識(shí)，為高級(jí)算法學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。跟蹤業(yè)界最新技術(shù)動(dòng)態(tài)，學(xué)習(xí)前沿算法和框架，如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。參加線上/線下培訓(xùn)課程，系統(tǒng)提升數(shù)據(jù)科學(xué)技能。積極參與Kaggle等競(jìng)賽平臺(tái)，鍛煉實(shí)戰(zhàn)能力。持續(xù)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃建議加入數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)社群，與同行交流學(xué)習(xí)心得和經(jīng)驗(yàn)。參加行業(yè)會(huì)議和研討會(huì)，了解行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和最新研究成果。關(guān)注業(yè)界大牛和知