数据科学

第二节_机器学习基本知识点上一章节学习了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的基本概念和三者直接的包含关系，可以看出机器学习（ML）是人工智能很重要的一个实现途径，现在主要详细对机器学习基本的知识点进行阐述，主要有机器学习常用术语、机器学习算法分类、机器学习建模流程等三个大体方面。

【模块1 建立认知2】金融数据的类型与获取方式（附实战）上一篇：【模块1 建立认知1】为什么金融数据不能用“普通机器学习”？英文版：Types of Financial Data and How to Obtain Them (with Practical Examples)

CS创新实验室

CS实验室行业报告：数据类岗位就业分析报告编制时间： 2026年4月14日数据来源时效： 2024-2025年为主，部分引用2026年初最新数据编制说明：本报告基于公开招聘平台数据、行业研究报告、薪酬指南及权威媒体信息综合整理，所有关键数据均标注来源。

【模块1 建立认知1】为什么金融数据不能用“普通机器学习”？英文版：Why Financial Data Cannot Be Modeled with “Standard Machine Learning”

Why Financial Data Cannot Be Modeled with “Standard Machine Learning”中文版：【模块1 建立认知1】为什么金融数据不能用“普通机器学习”？目录Introduction: Why Backtests Look Great but Fail in Live Trading?

Highcharts for Python｜用 Pythonic 的方式构建AI数据可视化图表在 AI 和数据科学项目中，数据可视化是不可或缺的一环。无论是探索性数据分析（EDA）、模型结果评估，还是向业务方展示 AI 洞察，一张高质量的图表往往胜过千言万语。

原神“十盒半价”问题的兹白式建模分析博主仅为大三计算机学生，并无高代、数分等数学专业知识，数学水平仅仅停留在考研数一的水平。因此本文在力求内容表述浅显易懂到初高中学生也能听懂的同时，可能造成内容表述不够严谨的情况，请见谅。

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第19章) --- Joins（1）写在前面本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

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数据编织-异构数据存储的自动化治理大约十年前，笔者曾经有过一个思考：“当时绝大多数客户都已经进行了近20年的信息化建设，拥有了数个到数十个不等的信息系统。这些信息系统会选择合适的数据存储技术来存放相关的数据。每个系统都会拥有多张不同的数据表。随着时间的迁移，客户是否还能够对数据表有清晰的了解？是否还知道数据表的用途、数据表中字段的含义以及相关性？”。当时很多客户也已经进行了相关的数据治理建设，引入了数据仓库技术，对数据进行了分层管理。少量客户也开始使用数据湖技术对全结构数据进行管理。但实际情况是，总有或这或那的原因，很多系统的数据表游离于

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天一生水water

数据科学中的特征工程特征工程艺术：数据科学家的魔法工坊想象一下你是一位顶级厨师，面前摆着各种新鲜的食材，蔬菜、肉类、香料。但是你不能直接把这些原始食材端给客人，对吗？你需要清洗、切片、调味、搭配，将这些原始食材转换成精美的菜肴。这个过程就像特征工程一样，特征工程就是将原始数据转换为机器学习模型能够理解和使用的特征的艺术。

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第11章) --- Communication（2）写在前面本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/