作品簡介
本書為從事業務分析、風險評估或產品管理等職務的專業人士量身打造，系統性地闡述數據科學的核心流程與實務技巧。讀者將學會如何從原始數據收集、清洗、探索，到統計建模、機器學習、模型部署與維護，並深入了解數據倫理與治理，最終能夠以科學方法支撐關鍵決策。
章節列表
共 11 章
1
第一章：數據科學的商業價值
2026-03-02
2
第二章：數據收集與管道設計
2026-03-02
3
第三章：資料清理與預處理
2026-03-02
4
第四章：特徵工程與自動化流水線的實戰
2026-03-02
5
第六章：統計建模與機器學習 – 從特徵到預測模型
2026-03-02
6
第 7 章 資料治理與倫理：合規與隱私的雙重平衡
2026-03-02
7
第七章 模型部署與維護：從實驗室到生產線的橋樑
2026-03-02
8
第八章：模型治理與倫理的實務路線圖
2026-03-02
9
第九章 跨部門協作與資料決策文化
2026-03-02
10
第十章：模型生命週期的監控與治理—確保長期價值
2026-03-02
11
第十一章：數據治理與合規實踐——從理論到執行
2026-03-02