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Try not. Do or do not. There is no try.

The Data Science Task Force: Mission SDM

软件开发和维护（SDM）数据科学家可能需要构建（或参与构建）可部署系统，用于数据分析或将数据分析结果付诸实践。为此，他们应熟悉基本的软件开发原则和实践知识。请注意，本知识领域借鉴了CS2013的软件工程（SE）知识领域。请注意，开发和测试将在下文中分别论述，测试是开发过程的组成部分，为了便于阅读，下文将两者分开。范围能力软件工程原理，包括程序的设计、实施和......

Posted by Gloomymoon on 2024-08-31

The Data Science Task Force: Mission PDA

程序设计、数据结构和算法（PDA）数据科学家应能够实施和理解数据收集于分析算法，并将其与现有软件和/或工具继承，他们应了解算法的时间和空间考量因素，以及与数值计算有关的特殊问题。请注意，本质是领域借鉴了CS2013的多个知识领域，但并不重复：算法与复杂性（AL）、计算科学（CN）、编程语言（PL）和软件开发基础（SDF）。范围能力通过算法思维解决问题。 ......

Posted by Gloomymoon on 2024-08-20

The Data Science Task Force: Mission PR

专业精神（PR）在技术活动中，数据科学家应以负责任的方式行事，为本专业争光。其中一个方面是积极主动地寻求利益，进行积极的研发，并以负责和符合道德规范的方式开展工作。文献[1]概括性的阐述了其中的许多内容。本领域将重点介绍数据科学家特别关注的相关问题。范围能力能力的含义以及展示能力。获得与数据科学家特别相关的能力。获取专业知识/掌握或扩展......

Posted by Gloomymoon on 2024-08-14

MLOps: Continuous Delivery and Automation Pipelines in Machine Learning

MLOps: Continuous Delivery and Automation Pipelines in Machine Learning [by Google[1]]背景本文讨论了实现和自动执行机器学习系统的持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和持续训练 (CT) 的技术。数据科学和机器学习正逐渐成为解决复杂现实问题、转变行业以及在所有领域创造价值的核心功能。现在，有效运用机器学......

Posted by Gloomymoon on 2024-08-08

The Data Science Task Force: Mission ML

机器学习（ML）机器学习，有时也称为统计学习，指的是一套广泛的算法，用于识别数据中的模式，以建立模型，然后将其生产化并可能产品化。这些方法对数据科学至关重要。数据科学家应该了解他们所使用的算法，并就算法的使用做出正确的决定。范围能力机器学习方法的大类（如有监督式和无监督式）。机器学习的算法和工具（即算法的实现）。将机器学习作为一套原则性......

Posted by Gloomymoon on 2024-07-20

May the FALSE be with you

The Death Star is allowed to defend itself! The Empire did nothing wrong. Palpation was elected.Moff Tarkin blew up Alderaan.The liberal media is not gonna tell you that The Rebel Alliance kidnaps ......

Posted by Gloomymoon on 2024-05-04

The Data Science Task Force: Mission DPSIA

数据隐私、安全、完整性和安全分析（DPSIA）关于隐私、安全和诚信的问题是相互交织的，也就是说，他们与所有知识领域的能力都相关。因此，该知识领域较其他知识领域更大，这里将其组织成子知识领域，子知识领域内再细分子领域。数据隐私（DPSIA/DP）数据科学家在获取、处理和生成数据是，因能够考虑数据隐私问题及其相关挑战，应当认识到在共享和保护敏感信息之间的权衡、国内和活期隐私权如何影响公司收集存......

Posted by Gloomymoon on 2023-12-31

The Data Science Task Force: Mission DM

数据挖掘（DM, Data Mining）数据挖掘的核心是对数据进行处理、分析和展示，以获得有价值的信息。一个重要的先决条件是准备好适当与手头的任务相关的高质量的数据。基本的分析类型包括聚类、分类、回归、模式挖掘、预测、关联和离群点检测，并注意数据的不同形态，包括时间序列数据和网络数据。这些概念中的许多都取决于数据的邻近度概念。范围能力数据挖掘及与数据准备......

Posted by Gloomymoon on 2023-12-17

The Wandering Chinese Sci-Fi Movies

意识形态的阵地，我们不去占领，人家就会去占领。 0 赞！大赞！《流浪地球2》是一个很“奇怪”的片子，是科幻片或灾难片，但又不单纯是科幻片或灾难片，因为其中某些桥段和场景是非常能够引发中国人民的共鸣，就像我一刷回来和朋友安利的时候说的：这几乎就是最近三年的历史总结篇，是包裹了科幻外衣的政治宣传片，后续如果没有国家队下场撑腰才是见了鬼了。果然。关键词：中国式赛博朋克、虚拟现实、人工智能觉醒......

Posted by Gloomymoon on 2023-01-29

The Data Science Task Force: Mission DG

数据获取、管理和治理 Data Acquisition, Management, and Governance(DG)作为数据科学的基础，数据需要获取、整合和预处理。这是一个确保数据的数量和质量的重要步骤，可以提高后续的数据处理工作的有效性。因此，数据科学家必须了解数据获取和治理的概念和方法，包括数据塑造、信息提取、信息整合、数据还原和压缩、数据转换以及数据清洗。在我们日益依赖数据的数量和质......

Posted by Gloomymoon on 2022-12-17