129 | 数据科学家基础能力之系统

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

数据科学家和人工智能工程师需要理解系统的基本认知，以帮助将理论知识和现实应用场景快速结合起来。在工业级的数据产品中，理解数据管道的重要性至关重要。传统的机器学习流程并不适用于工业级产品，而需要建立动态、闭环的数据管道。数据产品的核心即是理解它是一个闭合环路，几乎所有关于数据产品的难点、问题和解决方案都可以从这个闭合环路中产生。在管道中，数据采集的可靠性和可重复性变得非常重要，需要对采集数据的代码进行反复检验。此外，管道还需要具备自动化的特性，包括数据的自动采集、整理、分析，以及每个环节的高可靠性自动运行。初学者需要从管道的角度去理解问题，从整个系统的角度来认识产品开发过程和机器学习流程，以设计出能真正满足线上需求的技术方案。 理解线上和线下的区别是初学者迈向工业级应用的又一个重要的步骤。线上往往是指对于交互性很强的互联网产品，响应时间非常短暂，而线下则是相对耗时的运算。初学者需要学会把握两者之间的转换之道，对于进阶至关重要。在设计一个系统时，需要考虑哪些部分放到线上，哪些部分放到线下，这成为机器学习架构的核心区别。通过一个检测垃圾邮件系统的例子，分析了线上和线下的分割情况，以及线上结果和模型的事先计算可能带来的问题。 总的来说，本文强调了数据科学家和人工智能工程师需要掌握的关于系统基础的两个核心概念：现代数据流程是一个动态的闭环管道，以及理解线上和线下的区别至关重要。这些概念对于设计能真正满足线上需求的技术方案至关重要。