人工智能数据分析科学家：20个月系统培养大纲 (1.0版)【20260128】002篇

文章目录

• AI驱动的数据分析：从理论建模到全栈可视化落地
• • 全栈数据分析师的进阶实战指南
  • 前言（扩容版）
  • 第一部分 基石：AI数据分析与全栈可视化基础
  • • 【板块学习目标】
    • 第1章 企业级数据工程与数据治理（扩容10倍版）
    • • 1.1 数据采集：从单源到分布式多源采集
      • • 1.1.1 入门：基础数据采集方法
        • 1.1.2 进阶：多源数据采集与增量同步
        • 1.1.3 精通：分布式采集与流数据采集
      • 1.2 数据存储：从单一数据库到企业级存储架构
      • • 1.2.1 入门：常规数据库存储与使用
        • 1.2.2 进阶：企业级存储架构选型与基础实现
        • 1.2.3 精通：分布式存储与企业级存储架构设计
      • 1.3 大数据计算：从单机计算到分布式并行计算
      • • 1.3.1 入门：大数据计算基础工具
        • 1.3.2 进阶：PySpark与ClickHouse实战
        • 1.3.3 精通：企业级大数据计算架构设计
      • 1.4 数据治理：从数据质量校验到全生命周期管理
      • • 1.4.1 入门：数据质量基础校验
        • 1.4.2 进阶：企业级数据质量监控工具实战
        • 1.4.3 精通：全流程数据治理与数据生命周期管理
      • 1.5 实战案例：电商用户行为数据全链路数据管道搭建
      • • 1.5.1 需求分析与架构设计
        • 1.5.2 分模块实现步骤
        • 1.5.3 性能优化与问题排查
        • 1.5.4 成果交付与架构升级
    • 第2章 高级统计分析与可视化基础（扩容10倍版）
    • • 2.1 推断统计进阶：从基础假设检验到贝叶斯统计
      • • 2.1.1 入门：基础推断统计方法
        • 2.1.2 进阶：非参数检验与复杂抽样方法
        • 2.1.3 精通：贝叶斯统计实战与统计推断的坑点规避
      • 2.2 时间序列统计：从数据分解到因果检验
      • • 2.2.1 入门：时间序列基础分析
        • 2.2.2 进阶：时间序列分解与特征提取
        • 2.2.3 精通：时间序列协整检验与因果检验
      • 2.3 专业统计模型：从生存分析到结构方程模型
      • • 2.3.1 生存分析：适用于「事件发生时间」的分析模型
        • 2.3.2 结构方程模型：适用于多变量因果关系分析
        • 2.3.3 实战技巧：专业统计模型的场景适配与选择
      • 2.4 可视化基础：从静态绘图到交互式可视化
      • • 2.4.1 入门：Matplotlib/Seaborn静态可视化实战
        • 2.4.2 进阶：Plotly/Folium交互式可视化实战
        • 2.4.3 精通：Dash/Streamlit轻量级交互式看板搭建
      • 2.5 实战案例：电商用户留存AB测试全流程分析
      • • 2.5.1 业务需求与测试设计
        • 2.5.2 数据采集与统计检验
        • 2.5.3 结果分析与可视化
        • 2.5.4 业务建议与测试复盘
    • 第3章 Python数据分析工具栈深度优化（扩容10倍版）
    • • 3.1 Pandas进阶：从基础操作到性能优化
      • • 3.1.1 入门：Pandas高级核心操作
        • 3.1.2 进阶：Pandas内存优化
        • 3.1.3 精通：Pandas速度优化与高级技巧
      • 3.2 NumPy进阶：向量化计算与高性能实战
      • • 3.2.1 入门：NumPy核心高级操作
        • 3.2.2 进阶：NumPy向量化计算
        • 3.2.3 精通：NumPy高性能计算与扩展
      • 3.3 并行计算：从Dask到多进程/多线程
      • • 3.3.1 入门：Python并行计算基础
        • 3.3.2 进阶：Dask分布式并行计算实战
        • 3.3.3 精通：Swifter与其他并行计算工具
      • 3.4 数据解析：从常规格式到复杂格式
      • • 3.4.1 入门：常规数据格式的高效读写
        • 3.4.2 进阶：高效列式存储格式实战
        • 3.4.3 精通：复杂数据格式的解析与处理
      • 3.5 实战案例：10GB级电商订单日志数据高效处理
      • • 3.5.1 需求分析与数据特征
        • 3.5.2 处理方案设计
        • 3.5.3 分步骤实现与优化
        • 3.5.4 结果输出与分析
    • 第4章 前端可视化基础：HTML/CSS/JS与jQuery（扩容10倍版）
    • 第5章 前端UI框架：Element UI从入门到实战（扩容10倍版）
    • 第6章 AI数据分析的数学基础与业务思维（扩容10倍版）
    • 第7章 数据安全与合规：数据分析的底线要求（扩容10倍版）
  • 第二部分 核心：机器学习驱动的数据分析实战
  • • 【板块学习目标】
    • 第8章 特征工程全体系：数据分析的核心基石（扩容10倍版）
    • 第9章 预测类分析：回归算法深度进阶与实战（扩容10倍版）
    • 第10章 分类类分析：用户分群与风险识别实战（扩容10倍版）
    • 第11章 无监督分析：聚类、关联与异常检测（扩容10倍版）
    • 第12章 推荐系统与关联分析：从数据到个性化（扩容10倍版）
    • 第13章 因果推断：从「相关性」到「因果性」（扩容10倍版）
    • 第14章 机器学习建模工程化（扩容10倍版）
  • 第三部分 进阶：深度学习与高级数据分析
  • • 【板块学习目标】
    • 第15章 时间序列智能预测：深度学习实战（扩容10倍版）
    • 第16章 文本数据分析：NLP技术与实战（扩容10倍版）
    • 第17章 多模态数据分析：图文融合与实战（扩容10倍版）
    • 第18章 深度学习模型可解释性与公平性（扩容10倍版）
  • 第四部分 前沿：大模型与新一代智能数据分析
  • • 【板块学习目标】
    • 第19章 大语言模型（LLM）辅助数据分析实战（扩容10倍版）
    • 第20章 AutoML与自动化数据分析（扩容10倍版）
    • 第21章 AI驱动的数据分析报告自动化（扩容10倍版）
    • 第22章 大模型在数据分析中的伦理与风险防控（扩容10倍版）
  • 第五部分 落地：全栈可视化开发与企业级工程化
  • • 【板块学习目标】
    • 第23章 Django全栈开发：数据可视化平台搭建（扩容10倍版）
    • 第24章 企业级数据大屏：设计与开发实战（扩容10倍版）
    • 第25章 行业深度场景实战：AI分析+可视化落地（扩容10倍版）
    • 第26章 MLOps：模型工程化与全生命周期管理（扩容10倍版）
    • 第27章 Capstone项目：企业级AI数据分析全流程实战（扩容10倍版）
  • 附录（扩容10倍版）
  • • 附录A 核心工具栈速查表（70+工具/框架）
    • 附录B 开源数据集与行业数据源推荐
    • 附录C 前端可视化组件速查手册
    • 附录D Django+前端交互常见问题解决方案
    • 附录E 术语表
    • 附录F 参考文献与学习资源
    • 附录G 配套资源使用说明
    • 附录H 课后练习参考答案
  • 后记