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Data Scientist如何做一个全周期数据分析项目？
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
Data Scientist需要根据需求完成全周期的的Data Science项目。Lifecycle可以分成识别商业需求、收集数据、假设与建模，评估、部署、维护与优化等步骤。实际工作中根据不同领域或不同方法再进行具体的划分。在项目生命周期运行过程中的不同阶段里，由不同的组织、个人和资源扮演着主要角色。那么数据科学家在其中是一个什么样的角色呢？
人们常说，数据科学家的主要工作不是实际的分析和建模，而是数据的整理和清理部分。那么数据科学家是如何做一个全周期数据分析项目的？一起来探究一下吧
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Data Science 项目Lifecycle
每个阶段的任务
如何进行分析与模型评估
相关面试问题如何回答
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