DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略_ds层、cm层、ml层

作者：盐析白兔 | 2024-08-03 03:00:12

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DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结，应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时，因为涉及到博主出书中出版社要求在线去重的需要，博主并没有完全把书内的所有内容罗列在本文章内(而以……符号代替原书内容)，但是本文章的内容已经足以完整地列出了数据科学领域处理现实任务的思维架构路线。如果大家需要查看更多详细内容，请详见详见博主即将出版的新书《数据驱动世界：机器学习在现实世界中的实战应用》、《语言之舞：跳动的自然语言与大模型实战案例》，同时也感谢大家对本文章提出更加宝贵的意见和建议。

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

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零、数据科学生命周期

1、数据科学生命周期的简介

1.0、数据科学生命周期的概述

1.1、数据科学过程生命周期的核心技术及其对应库或工具：Python语言对比R语言

1.2、Microsoft早期将DS流程生命周期分为4步

2、数据科学任务完整流程：四大层次+六大阶段

3、数据科学任务—常见结构流程图集锦

一、问题抽象与理解→定义问题

1.0、基于原始数据的问题抽象与理解：两大意义(明确/指导)+五大原则(多角度/多背景/可行性/价值性/迭代性)+三大方法(面谈/调研/数据分析)