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內容簡介： 本书主要讲述数据科学的方法和实践案例。本书从数据科学的简介开始，介绍数据科学的历史、与其他学科的关系、企业的数据文化，以及数据科学家面对的数据处理和计算系统。接着，我们深入介绍常见的分析方法和指标度量，并详细介绍机器学习的基础知识和技术栈，包含产品分析、AB实验设计与分析等。在项目实战篇，我们更进一步，介绍数据科学在搜索广告推荐、自然语言理解等实际应用场景中的应用。作为内容的拓展，我们还介绍时下流行的大模型中的技术，包括预训练、微调、评估、检索生成等。本书是一本详实的数据科学教材和培训资料，旨在帮助读者深入理解数据科学的基本概念、流程、方法以及实践应用。 關於作者： 微软首席科学家，统计学博士毕业，曾任科罗拉多州立大学客座教授，Twitter广告组数据科学家，Snap广告技术负责人、快手数据科学总监。有多年数据分析及建模经验。期待与大家交流数据科学和大模型发挥业务价值的话题。

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