数据科学金字塔：从数据采集到深度学习的全景之旅

1. 数据收集（Collect）：

- 通过工具、日志、传感器等手段收集外部和用户生成的数据。这是数据处理的基础，由数据基础设施工程师负责。

2. 数据移动与存储（Move/Store）：

- 确保数据流动的可靠性，使用ETL管道和结构化及非结构化存储技术。数据工程师在这一层级发挥关键作用。

3. 探索与转换（Explore/Transform）：

- 包括数据清洗、异常检测和准备工作，为后续分析提供干净的数据集。

4. 聚合与标注（Aggregate/Label）：

- 利用分析、指标、分段和特征提取等方法创建训练数据。此阶段由数据科学家和分析师负责。

5. 学习与优化（Learn/Optimize）：

- 通过A/B测试、实验和简单的机器学习算法进行优化，以实现人工智能和深度学习目标。机器学习工程师在此阶段引领创新。

该图展示了从基础的数据收集到复杂的深度学习模型开发的完整流程，每个阶段都由不同专业人员负责，体现了数据科学领域的多样性和复杂性。