AI 数据分析训练营第二期毕业总结

这是一个 35+的 java 老开发今年最后一个训练营，AI 数据分析。

在明确知道纯粹的 coding 会越来越没有市场的前提下，我想试试在 AI 方向上能不能找到一些自己能走通的路子，这个训练营算是跟我们公司业务最直接相关的了。

我们公司是一个专注金融数据的公司，有一个还不错的数据采集团队，数据量不算小。在理财产品这个垂类上，市场占有率算是断层式的吊打对手。 数据采集团队算是我们公司目前的护城河了，但是采集到的数据在使用上却没有什么很独特的方式。一条腿走路总归是不太稳的，帮助另一条腿也强壮起来，我认为或许是个比较现实的方向。

而极客的老师推荐课程时，刚好看到资料里陈老师对我们公司某家客户进行数据相关的业务培训……毫不犹豫的报名了。

三个月的时间，从比较基础的线性回归、决策树、主特征分析，讲到一些相对复杂的 K 临近、SVM、XGBoost，再到后面的时间序列，动态规划，agent 搭建，老师的课程比较系统的介绍了各种内容。因为这个不是机器学习课程，所以并没有深入涉及各种模型的内部原理，而是结合实际场景更着重于各种方法在实际情况种的应用。评分卡、推荐系统、排班规划等等，都讲解得十分详细。

不过作为一个习惯敲代码的开发人员…学习时代码几乎都是由 cursor 的完成的…总有种不知道自己学了什么的恍惚感（笑）。

这门课程里老师讲了很多场景以及实操的方法，但是具体到实际业务里可能真的还是需要自己去理解业务发现机会。基础有了，不过目前对于实际应用的场景，还是有很多疑惑，就像是一个蒙着眼睛的人拿着棍子四处乱戳，试图能探索到一个真实的可用的适合我当前手里有的数据的业务场景。

大作业搭建了 agent，准备了一些数据，尝试实现了一些方向的数据功能，但是离实际应用的程度还有很多需要尝试的东西。估计交不上了（笑）