UC Berkeley · 美国 · 数据科学与分析
Data 8 The Foundations of Data Science 辅导
数据科学课更看重干净的流水线，而不是花哨模型。课上重点是清洗与 EDA 判断力， 以及把凌乱 notebook 收成改卷人能跟上的叙事。
一节课通常怎么进行
- 按 brief 逐步重建分析流水线
- 核验 join、缺失值与泄漏风险
- 定稿叙事与图表组合
辅导会覆盖的主题
来自本课真实辅导的重点，不是学校大纲原文。
- 前端
- Python
- 分布式系统
辅导覆盖
基于已关联的 3 门课私有资料整理（资料本身不公开）。考前突击。常见主题：前端、Python、分布式系统、线性代数。不代写、不代考。
- 期中期末前针对薄弱点突击
辅导中常见主题
主题来自我实际辅导时接触过的材料类型标签，不是任何学校大纲或作业原文。
- 前端
- Python
- 分布式系统
这门课常见卡点
- 混乱的 merge 与静默 NaN，后面指标全歪
- 图很漂亮，但没回答题目要求
- 临近 DDL 才建模，没有数据故事
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