LLM实践系列：利用LLM重构数据科学流程

利用LLM重构数据科学流程

将LLM融入数据科学流程不再是理论，而是可以落地的实践。利用LLM重构后的数据科学工程流程，将从一个以人工为主导的、串行式的流程，转变为一个以AI为核心驱动的、高度自动化和协作式的流程。

• 效率提升： 大量重复性工作（如数据清洗和代码编写）被自动化。
• 降低门槛： 业务分析师和领域专家可以利用自然语言与模型交互，更轻松地参与到数据科学项目中。
• 协同创新： LLM成为数据科学家们的“智能副驾驶”，共同探索更好的解决方案。

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第一部分：背景与概念

• 第1章：变革前夜——传统数据科学的挑战：通过识别传统流程中的痛点，为引入LLM提供理由。
• 第2章：LLM的崛起与潜力：简要介绍LLM的核心能力，着重于其在数据科学领域的应用潜力。

第二部分：基于LLM重构数据科学流程

• 第3章：LLM驱动的数据探索与清洗：以具体的项目案例，展示如何用LLM快速识别并处理数据问题，并生成相应的代码。
• 第4章：智能特征工程：LLM的创造力与自动化：详细讲解如何利用LLM进行特征构思、代码生成，并融入业务洞察。
• 第5章：模型选择与超参数调优的“智能副驾驶”：探讨LLM如何基于数据和目标，推荐模型并优化其性能。
• 第6章：从“黑盒”到“透明”：用LLM增强模型可解释性：展示如何将模型结果转化为易于理解的业务洞察。

第三部分：进阶与展望

• 第7章：工程化实践与挑战：讨论将LLM集成到MLOps流程中的实际问题，并探讨数据隐私、模型“幻觉”等挑战。
• 第8章：未来展望与趋势：展望LLM在数据科学领域的长期发展方向。