1. CCP Data Engineer
資料收集: 如何收集和提取來自不同數據源的數據。
資料轉換: 數據的轉換、清理和準備,以供分析和存儲。
資料儲存: 使用Hadoop文件系統(HDFS)等儲存大量數據的技術。
資料處理: 使用MapReduce、Spark等工具進行數據處理和分析。
資料安全和備份: 數據的安全、備份和恢復。
資料傳輸和集成: 不同系統之間的數據傳輸和集成。
2. CCP Machine Learning
特徵工程: 如何從原始數據中提取和選擇特徵,以便於機器學習算法使用。
模型訓練和評估: 使用機器學習算法進行模型訓練,並進行性能評估和優化。
模型部署和運營: 如何部署機器學習模型並持續監控和維護。
3. CCP Data Scientist
資料準備: 數據的收集、清理、轉換和準備。
探索性數據分析(EDA): 通過統計方法和視覺化工具來探索數據。
特徵工程: 從原始數據中提取和選擇特徵。
模型訓練和評估: 使用機器學習算法進行模型訓練,並進行性能評估和優化。
模型部署和運營: 如何部署機器學習模型並持續監控和維護。