根據(jù)數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構，甚至編程的形式來進行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應的存儲系統(tǒng)。

通常，當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。

任務調度系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。