本文详述了成为优秀数据工程师所需的知识体系，涵盖人工智能、大数据、机器学习等概念，深入探讨计算机原理、统计学、算法、数据库原理，并列举项目实践与风控建模的应用。此外，还涉及编程语言、数据挖掘、数据分析以及互联网技术的相关工具和方法。
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引言:
本文采用目录、索引、链接的方式，将笔者从2017年11月到如今以来在数据这条路上的所学、所思、所为进行了归纳、总结，便于学习，便于整理，便于调用，也便于复习。文章内容包括但不限于：大数据、数据库、数据爬虫、数据处理、数据分析、统计学习、机器学习、数据挖掘、特征工程、风控建模等知识点，使用工具包括但不限于：excel/mysql/python/java/hadoop/axure等。
文章多为原创，部分转载。因空余时间有限，所以尽可能先把大纲列明，得空再补充详细内容。
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相互学习，共同成长。
一 相关概念
1、人工智能
2、大数据
3、机器学习
4、深度学习
5、物联网
6、云计算
二 数据岗知识储备
1、计算机原理
1）数据结构
2）算法
3）算力
2、统计学原理
1）概率论
2）多元统计分析
3）假设检验与参数估计
4）特征工程
5）模型评估
3、算法原理
1）计算机算法
2）机器学习算法
4、数据库原理
1）关系型数据库
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