作品簡介
本書以實務為導向，將數據科學的核心概念、工具與流程拆解成易於消化的章節。從資料收集、清理與探索，到建模、評估與部署，並結合商業案例與倫理考量，幫助讀者建立從資料洞察到決策支持的完整思維框架。
章節列表
共 10 章
1
第1章：資料的呼喚——從原始資訊到洞察的第一步
2026-02-25
2
第二章 資料收集與管道設計
2026-02-25
3
3. 資料清理與特徵工程
2026-02-25
4
章節四：模型構建與評估
2026-02-25
5
第五章：模型落地——部署、監控與迭代
2026-02-25
6
第六章 非監督式模型與異常偵測
2026-02-25
7
第七章：自監督式學習 — 以無標籤資料開啟深度模型的自我啟示
2026-02-25
8
第八章：自監督智慧的決策自動化與企業轉型
2026-02-25
9
第九章：實戰落地——從模型到商業價值
2026-02-25
10
第10章：鏡面中的道德與透明度——資料科學治理的藝術
2026-02-25