数据科学是通过分析数据来提取知识和洞察力的跨学科领域，结合统计学、编程与领域专业知识。以下是核心内容概览：
🧠 核心概念
- 数据清洗：处理缺失值与异常数据（例如：
缺失值_处理） - 数据分析：使用统计方法发现数据模式（例如：
统计学_基础） - 机器学习：构建预测模型（例如：
机器学习_入门） - 数据可视化：用图表呈现结果（例如：
数据可视化_工具）
🚀 学习路径
- 基础：掌握Python与Pandas
- 进阶：学习NumPy与Matplotlib
- 实战：尝试Jupyter Notebook（例如：
Jupyter_Notebook_教程） - 深度：探索Scikit-learn与TensorFlow
🛠️ 实用工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Jupyter Notebook | 交互式数据分析 |
| SQL | 数据库查询 |
| Git | 代码版本管理 |
🔗 扩展阅读
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