欢迎来到我们的社区，这里有一份全面的数据科学手册，旨在帮助您在 Python 领域深入学习。
目录
数据预处理
数据预处理是数据科学中的关键步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 数据集成：将多个数据源合并成一个数据集。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的形式。
数据预处理
数据可视化
数据可视化是数据科学中非常重要的一环，它可以帮助我们更好地理解数据。
- 图表类型：柱状图、折线图、散点图等。
- 可视化库：Matplotlib、Seaborn 等。
数据可视化
机器学习
机器学习是数据科学的核心部分，它使计算机能够从数据中学习并做出决策。
- 监督学习：例如线性回归、决策树等。
- 无监督学习：例如聚类、降维等。
机器学习
深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，它使用类似于人脑的神经网络来学习数据。
- 神经网络：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
- 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。
深度学习
扩展阅读
如果您想深入了解数据科学，以下是一些推荐的资源：
希望这份手册能对您有所帮助！