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本博客主要是记录自己工作以及学习ds过程中的相关资料，整体分为如下两个大的部分：

• 理论知识：技术体系
• 实战经验：业务/专题性的方法论与案例

一、理论体系

按照一个项目的实施流程，需要掌握的一些基础环节主要如下：

1. 基础工具: 工欲善其事必先利其器

   • markdown，git，R/python，MR, SQL
   • linux常用命令

2. Data

   • 数据获取
   • 数据清洗
   • 数据探索&可视化分析

3. 统计分析
   【TOC】统计学, 参数估计 , 假设检验, 实验设计

4. 机器学习

5. 深度学习
6. 数据产品开发
7. 平台架构

二、业务方法论

主要围绕接触到的一些业务场景：搜广推、用户营销/画像、指标体系分析、商业化分析等等梳理相应的方法与自己的思考。

三、Working Process

分类	任务说明	状态
tools	基础工具，包括	Done
数据获取/数据可视化		Done
统计推断		Done
机器学习		ing
深度学习
业务方法梳理

About me

• 统计专业一枚研究僧
• 毕业后在熊厂、aibee、宇宙厂工作过

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