数据科学：放松方式与建模技巧

目录

😊 导言

• 😊 介绍自己
• 😊 介绍话题
• 😊 着重放松的重要性

😌 放松的方式

• 😌 冥想与放松
• 😌 数据科学家的放松方式

😎 对象导向建模

• 😎 对象导向建模介绍
• 😎 数据科学中的对象导向建模
• 😎 特点与优势
• 😎 模型重用与参数化

😅 数据处理前的准备工作

• 😅 数据组织与标记
• 😅 特征工程的重要性
• 😅 前期工作与建模之前的关键

😁 数据转换与优化

• 😁 数据转换与对象处理
• 😁 基于源到目标映射的智能工程
• 😁 STM引擎与优化器CCX

🤔 自动化与机器学习

• 🤔 自动机器学习简介
• 🤔 XOML：超级自动机器学习
• 🤔 数据科学家的角色与操作研究的重要性

😃 结论与展望

• 😃 基于对象导向建模的未来展望
• 😃 个人成长与团队效率的提升

😊 介绍自己

大家好，我是Annabrian Song，来自多伦多南部。今天我从马里兰拨打电话，我的公司服务器AI在奥斯汀、华盛顿特区和多伦多均设有办事处。在这场疫情之前，我最大的乐趣之一就是在这几个办公地点之间来回穿梭，享受多伦多的热情好客。虽然法语是我的母语，但今天我会用一口可能算得上英语的口音来和大家交流。现在已经是2020年3月78日了，时间已经晚了，也是一年中的晚期。我想谈谈不同的放松方式，因为现在这个时刻，确实是需要一些放松的。

😌 冥想与放松

在忙碌的生活中，寻找放松的方式至关重要。一种方式当然是通过冥想。而作为一名数据科学家，我放松的方式是使用面向对象建模。下面我将详细介绍这一点。

😎 对象导向建模介绍

对象导向建模是一种我们出于纯粹的需求而采用的技术，试图不断完善和提升。在过去，数据科学主要集中在库的重复使用、模型的优化等方面。我们会浏览Medium、GitHub，找到最新最好的模型，并根据内部或外部客户的KPI进行调整和参数化。然后，我们会将数据源进行合并、切片、切块，得出不同的模型，最终选择表现最佳的一个。但是，这种方法在某些情况下会变得笨拙和低效。

😎 数据科学中的对象导向建模

在谈到对象导向建模时，我们往往会考虑建模所需的时间。实际上，除了建模之前的一系列工作外，还需要进行数据组织、标记、特征工程等。这些工作对于建模的影响非常重要，有时甚至比建模本身更为关键。我们的方法是重复利用模型，并尽可能地使用正确的数据，以便在适当的时间内提高模型的准确性和效率。

😅 数据处理前的准备工作

在进行建模之前，必须进行大量的数据准备工作。这包括数据组织、标记、特征工程等。然而，值得注意的是，这些工作可能比建模本身更为重要。我们必须有条不紊地处理这些准备工作，才能确保后续的建模工作顺利进行。

😅 前期工作与建模之前的关键

在使用对象导向建模之前，我们必须做好充分的准备工作。这需要耐心和努力，但是最终的结果会是值得的。我们选择了对象化建模的路径，并取得了显著的成果。

😁 数据转换与优化

数据转换是一个非常重要的环节，它直接影响到建模的效果。我们提出了一种智能工程的概念，即源到目标映射。通过将数据转换为对象进行处理，我们可以更加高效地进行数据处理，并且能够动态地更新数据集，保持模型的准确性和实时性。

😁 STM引擎与优化器CCX

我们开发了STM引擎和优化器CCX，用于实现源到目标映射的自动化处理。这些工具可以帮助我们更加智能地进行数据转换和优化，提高模型的效率和准确性。

🤔 自动化与机器学习

自动化机器学习是一个正在发展的领域，它可以极大地提高数据科学家的工作效率。我们提出了XOML（超级自动机器学习）的概念，旨在