Hamel's Blog · Hamel Husain
The Revenge of the Data Scientist
The Revenge of the Data Scientist是Hamel's Blog的免费文章(en)。前置条件:需要了解基本的分类模型评估概念(训练/验证/测试集、precision/recall),并对 LLM 应用与评测流程有初步认识。
理解 LLM 应用评测中常见的方法论错误,并能用数据科学的做法(看数据、验证 LLM 裁判、改进实验设计与标注)来构建更可靠的评测。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客与教程 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
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让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「The Revenge of the Data Scientist」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://hamel.dev/blog/posts/revenge/ 我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:文章不含代码练习;建议用自己项目的评测日志或 traces 做一次错误分析,实践“先看数据”的做法。 课节(官方顺序): 1. The Revenge of the Data Scientist(主页):https://hamel.dev/blog/posts/revenge/ 1. 环境 - 无需安装环境,现代浏览器即可 - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://hamel.dev/blog/posts/revenge/ 3. 目录(最外层放在我确认的位置) revenge-of-the-data-scientist/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.md # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-the-revenge-of-the-data/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.md,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 按浏览器或在线 notebook 清单检查,不为自检安装本机终端。 - 打开 https://hamel.dev/blog/posts/revenge/ 并滚动到 The Harness Is Data Science 一节 → 能看到该小节正文与五个评测陷阱的目录条目 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
revenge-of-the-data-scientist/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.md # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-the-revenge-of-the-data/
常见问题
免费吗?
免费:节选里能直接读到正文全文,无付费墙或登录拦截;页首的课程报名链接属于作者其他付费课程,不影响本资源。演讲幻灯片以外部链接形式出现,节选未提供其正文。实践无额外费用:文章为方法论讲解,未要求付费云服务、API 或 GPU 才能跟随学习。
需要什么基础?
需要了解基本的分类模型评估概念(训练/验证/测试集、precision/recall),并对 LLM 应用与评测流程有初步认识。软件、账号与硬件:无需安装环境,浏览器阅读即可;正文在博客网页上直接阅读,演讲幻灯片以外部链接形式给出,其能否直接访问原站未说明。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://hamel.dev/blog/posts/revenge/。打开原文即可,无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。补充内容需要自备:Google 账号(如需查看文末链接的演讲幻灯片;原站未说明是否必需,可选)。
来源与使用须知
- 原始资源
- Hamel's Blog
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-24
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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