统计、EDA、ML/DL 到 MLOps/AI 工程，系统覆盖 ai-data-scientist 路线图。
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AI 数据科学家角色
DS vs ML Engineer 分工。
数学与统计
统计、计量经济学。
编程与 Vibe Coding
Python 栈与 AI 辅助编码。
探索性数据分析
EDA 与数据质量。
机器学习
特征、模型与交叉验证。
深度学习
NN/CNN 与迁移学习。
MLOps 衔接
Registry 与监控。
AI 工程
RAG 与 LLM 应用。
实验设计
A/B 测试与因果推断。
沟通与叙事
向业务讲清结论。
工具栈
Jupyter/SQL/Streamlit。
综合练习
完课率预测端到端项目。