关键时间节点

• 校准与协议（5:04）
  讨论数据校准标准的建立与团队共识形成机制

• 任务适用性（13:34）
  分析不同机器学习任务对数据特性的适配性评估框架

• 全栈协作（16:45）
  阐述数据科学家与工程师在完整技术栈中的协同工作模式

技术要点

• 通过规范化会议（NormConf）建立数据处理标准流程
• 针对机器学习产品开发中的成本控制方法论
• 跨职能团队在数据管道构建中的角色分工设计
• 数据质量验证与任务目标匹配的评估体系

实践应用

• 采用校准协议确保数据一致性
• 根据任务特性选择适当的数据处理技术栈
• 通过全栈协作优化数据科学项目的实施效率