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# AWS Certified Data Analytics – Specialty AWS Certified Data Analytics – Specialty 认证旨在验证考生在 AWS 云上设计、构� ...

1. **数据工程 (Data Engineering):** 约 20% 2. **探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis):** 约 24% ...

## Data Science Challenge ...交流的重要平台。对于初学者来说，参与Data Science Challenge不仅能提升技术水平，还能为职业生涯发展奠定坚实的基础。 本文将详细介绍Data Science Challenge的各个方面，包括常见的竞赛平台、竞赛类� ...

[[Adobe Data Lakes]] [[Adobe Data Warehouses]] ...

* **The Data Engineering Podcast:** 专注于数据工程实践，对于处理和分析金融数据� | The Data Engineering Podcast || 数据工程师 || 数据管道、数据存储、数据处理 || ...

* **数据稀疏性 (Data Sparsity):** 用户对项目的评分或行为数据通常非常稀疏，� 1. **数据收集 (Data Collection):** 收集用户的历史行为数据，例如浏览记录、� ...

STEM 教育，即科学 (Science)、技术 (Technology)、工程 (Engineering) 和数学 (Mathematics) 的整合教育，正日益成为全球教育改� * **工程 (Engineering):** 强调运用科学和数学知识设计、构建和维护解决方案� ...

* **数据类型 (Data Types):** 每列的数据都有其特定的数据类型，例如： * **历史数据 (Historical Data):** 包含过去一段时间内的市场数据，例如股票价格、指� ...

1. '''数据准备 (Data Preparation)'''：导入数据源，例如 Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage、SQL 数据库等。使用数据转换模块（例如缺失� 2. '''特征工程 (Feature Engineering)'''：创建新的特征或修改现有特征，以提高模型的预测能 ...

* **历史价格数据 (Historical Price Data):** 资产的历史价格走势，包括[[K线图]]。 * **交易量数据 (Volume Data):** 交易量的大小，可以反映市场的活跃程度。 ...

* **数据清洗 (Data Cleaning):** 这是数据转换的第一步，旨在识别和纠正数据� * **数据集成 (Data Integration):** 将来自不同来源的数据整合到一个统一的视� ...

MLOps，即机器学习运维，是结合了机器学习（ML）、DevOps 和数据工程 (Data Engineering) 的实践，旨在简化和自动化机器学习模型的开发、部署� * Coursera 的 "Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization"。 ...

* **数据工程 (Data Engineering)**: 负责数据的收集、清洗、转换和存储，为模型训练提� * **数据 (Data)** 对应 **市场行情**: 数据是模型训练的基础，市场行情� ...

...:** 数据集是用于训练和评估机器学习模型的数据集合。Azure 机器学习支持从各种数据源创建数据集，包括 Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage、SQL 数据库和本地文件。 ...机器学习支持多种计算目标，包括 Azure 虚拟机、Azure 机器学习计算实例、Azure Kubernetes 服务 (AKS) 和 Azure Data Science Virtual Machine。 ...

* **数据清洗 (Data Cleaning):** 利用[[异常检测]]算法识别和删除或修正错误数� * **数据标准化 (Data Standardization):** 将数据缩放到一个共同的范围，消除不同� ...

* **特征工程 (Feature Engineering):** 选择合适的特征，例如技术指标、基本面数据和成交� * **数据增强 (Data Augmentation):** 通过对训练数据进行扩充，例如增加新的样� ...

...penAI 官方网站]]。 API 的核心在于“提示 (Prompt)”，开发者通过精心设计的提示，引导模型生成期望的结果。提示工程 (Prompt Engineering) 是充分利用 OpenAI API 的关键技能，我们将会在后续章节� === 提示工程 (Prompt Engineering) 的重要性 === ...

MLOps（机器学习运维）正在迅速成为数据科学和机器学习领域不可或缺的一部分。它桥接了模型开发（Data Science）和模型部署（IT Operations）之间的差距，确保机器� 3. '''《Machine Learning Engineering》 (Andriy Burkov)'''：这本书涵盖了机器学习工程的各个方面 ...

3. '''构建提示 (Prompt Engineering):''' 设计合适的提示，引导模型生成期望的输出。提示应 * '''提示工程 (Prompt Engineering):''' 通过精心设计提示，引导模型生成期望的输出。 ...

[[Data Mining]] [[Big Data]] ...