Eugene Yan 认为数据科学家应该在其工作中采取更端到端的方法,涵盖问题识别、数据工程、模型开发和部署。他认为,这种整体视角,而不是极端专业化,能带来更大的有效性、更好的背景和更有意义的影响。Yan 承认,虽然存在专业化角色,但通才、全栈或“独角兽”方法允许数据科学家通过扮演多种角色和根据需要调整方法来创造价值。 AI
影响 提倡在数据科学角色中采取更集成的方法,可能提高 AI 开发的效率和影响力。
排序理由 一位知名数据科学领域人士发表的观点文章。
- Chuck Palahniuk
- Cross-industry standard process for data mining
- Eugene Yan
- Microsoft
- Netflix
- Stitch Fix
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