综合练习

完成「课程完课率预测」mini 项目：EDA → 模型 → SHAP → 部署建议文档。 路线图节点精简；本课扩展实验到生产的完整数据科学路径。

学习目标

• 数据集定义
• Baseline 模型
• 可解释性
• 1 页 stakeholder 报告

核心概念

本课对齐 /roadmaps/ai-data-scientist 对应节点。

示例

# deliverables/
# notebook.ipynb
# report.md
# deployment-notes.md

练习

• 在路线图页面定位本课覆盖的节点
• 完成一个最小示例或文档交付
• 写 2 条与 CodeRoadMap 的对照笔记

小结

综合练习（ads-practice）完成后进入下一课。