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Week01
Week01｜从 Demo 到上线：AI 为什么不能直接用？
为什么很多 AI 项目做得出功能，却交付不了系统？
周次学习
Weekly Learning
从这里进入当前已开放周次，而不是先看全课程规划
如果你已经准备开始学习，这一页负责回答三件事：
- 现在优先学哪一周
- 每周解决什么问题
- 从周页、课时、实验还是作业进入最合适
已开放周次
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Week02
Week02｜输入确定性保障——数据盘点与数据契约
为什么输入失控会比模型能力不足更早摧毁 AI 系统？
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Week03
Week03｜采集与入湖——Batch / CDC / Stream 的组合拳
为什么“采到数据”不等于链路可靠、更不等于系统可回放？
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Week04
Week04｜Lakehouse 底座——Iceberg 快照/演进/性能基线
为什么 AI 数据系统必须从“能查到表”升级成“有状态记忆的表”？
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Week05
Week 5：Transform 与语义层——把口径写进工程（给 BI 也给 Agent 用）
为什么指标口径不能停在 SQL 片段里，而要变成可测试、可审计、可被工具安全消费的工程接口？
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Week06
Week 6：资产化数据工厂——编排、回填与可追溯
为什么脚本跑通仍然不等于数据产品可运营？
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Week07
Week 7：非结构化数据工程
为什么把 PDF 读成文本还远远不够，文档必须升级成带结构、证据和质量门禁的数据资产？
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怎么使用这一页
先看周页
先用周页理解这一周为什么重要、学习目标、关键判断和本周交付物。
再进课时
5 个课时按顺序展开，建议先看周页，再按课时 1→5 推进，最后完成实验与作业。
最后做实验与作业
实验用于最小闭环验证，作业用于正式产出。学完周页和课时后再进入，效果最好。