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自动化与 n8n 工作流实战
从自托管部署到 AI 编排、系统集成与多步 Agent 协作,用 n8n 把重复劳动变成可维护的自动化流水线。
大数据工程实战
围绕数据湖、批流一体、调度治理和成本优化的大数据工程系列。
数据分析方法论与实战
从指标体系、A/B 实验、留存归因到章节级解锁案例,面向业务分析师的数据分析进阶系列。
Python + HiveSQL 数据分析实战系列
从环境搭建到 HiveSQL 调优、再到端到端 RFM 分析,一套面向数据分析师的体系化实战教程。
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AI 工程化与智能应用
覆盖 Prompt、RAG、Agent、LLM 网关、评测和上线治理的 AI 工程化系列。
自动化与 n8n 工作流实战
从自托管部署到 AI 编排、系统集成与多步 Agent 协作,用 n8n 把重复劳动变成可维护的自动化流水线。
大数据工程实战
围绕数据湖、批流一体、调度治理和成本优化的大数据工程系列。
数据分析方法论与实战
从指标体系、A/B 实验、留存归因到章节级解锁案例,面向业务分析师的数据分析进阶系列。
Python + HiveSQL 数据分析实战系列
从环境搭建到 HiveSQL 调优、再到端到端 RFM 分析,一套面向数据分析师的体系化实战教程。
数据产品与增长分析
把数据分析、增长策略、数据产品和 AI 能力结合起来,形成从指标到业务动作的闭环。
入门指南
A2DATA 知识库使用指南与格式规范总览。
机器学习系统化训练
从特征工程、模型训练、评估解释到上线监控的机器学习实战系列。
Pi Agent 的实现:从原理到从零复刻
对照 Pi(pi-mono)这套极简编码 Agent 框架,讲清 Agent Loop、工具系统、会话树、上下文压缩、扩展与安全沙箱的原理,并用 TypeScript 从零复刻一个可运行的 coding agent,关键处给出 Python 对照。
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AI 工程化与智能应用
覆盖 Prompt、RAG、Agent、LLM 网关、评测和上线治理的 AI 工程化系列。
悬停翻面AI 工程化与智能应用
- 0101|Prompt 设计:从指令到可维护模板
- 0202|RAG 知识库:切分、召回、重排与引用
- 0303|Agent 工作流:工具调用、状态和失败恢复
- 0404|AI 评测体系:准确性、安全性和成本
- 0505|LLM 网关实战:统一协议、多模型路由与成本可观测
- + 另外 4 章
自动化与 n8n 工作流实战
从自托管部署到 AI 编排、系统集成与多步 Agent 协作,用 n8n 把重复劳动变成可维护的自动化流水线。
悬停翻面自动化与 n8n 工作流实战
- 0101|n8n 入门:自托管部署与第一个工作流
- 0202|用 n8n 编排 AI:LLM 调用、AI 客服与 RAG
- 0303|集成实战:Webhook、数据库、定时与错误处理
- 0404|n8n 编排多步 AI Agent 与外部 agent 协作
- 05自动化与 n8n 工作流实战
大数据工程实战
围绕数据湖、批流一体、调度治理和成本优化的大数据工程系列。
悬停翻面大数据工程实战
- 0101|数据湖架构:ODS、DWD、DWS、ADS 怎么分层
- 0202|Spark 批处理优化:shuffle、分区和文件大小
- 0303|实时数仓:Kafka、Flink 与指标一致性
- 0404|数据治理:血缘、质量、权限和成本
- 05大数据工程实战
数据分析方法论与实战
从指标体系、A/B 实验、留存归因到章节级解锁案例,面向业务分析师的数据分析进阶系列。
悬停翻面数据分析方法论与实战
- 0101|指标体系设计:从北极星指标到过程指标
- 0202|A/B 实验分析:样本量、显著性和业务解释
- 0303|留存归因分析:把下降拆到人群、渠道和行为
- 0404|章节解锁示例:分析模板与复盘清单
- 05数据分析方法论与实战
Python + HiveSQL 数据分析实战系列
从环境搭建到 HiveSQL 调优、再到端到端 RFM 分析,一套面向数据分析师的体系化实战教程。
悬停翻面Python + HiveSQL 数据分析实战系列
- 0101|数据分析师的工具栈:Python vs HiveSQL
- 0202|Python 环境搭建:conda + Jupyter + 必装库
- 0303|Pandas 入门:DataFrame、Series 与 I/O
- 0404|Pandas 数据清洗实战:缺失值、重复、类型与字符串
- 0505|NumPy 向量化:广播、ufunc 与性能对比
- + 另外 8 章
数据产品与增长分析
把数据分析、增长策略、数据产品和 AI 能力结合起来,形成从指标到业务动作的闭环。
悬停翻面数据产品与增长分析
- 0101|增长漏斗:从曝光到复购的指标链路
- 0202|用户分层:RFM、生命周期和标签体系
- 0303|推荐与召回:从规则到模型的产品化
- 0404|AI 数据助手:让分析能力进入日常工作流
- 05数据产品与增长分析
