作品簡介
本書以策略決策為導向，系統介紹數據科學的核心概念、方法、工具與實務應用，從資料取得、清理到建模、部署與倫理考量，協助讀者將原始數據轉化為可落地的商業洞察。
章節列表
共 10 章
1
第 1 章：數據科學的生態與趨勢
2026-02-25
2
第二章：資料蒐集與預處理 – 從原始信號到可用特徵
2026-02-25
3
第 3 章：探索性資料分析
2026-02-25
4
第4章 特徵工程：從洞察到可用特徵的轉化
2026-02-25
5
第五章：實戰特徵工程與 MLflow 實驗管理
2026-02-25
6
第 6 章：模型評估與驗證
2026-02-25
7
第七章：模型部署與持續運營
2026-02-25
8
第 8 章 模型更新策略：從增量學習到終身學習
2026-02-25
9
第九章：數據倫理與負責任的 AI 決策
2026-02-25
10
第十章：模型生命週期的永續管理
2026-02-25