数据科学是利用算法、统计学和编程技术从数据中提取价值的学科。以下是核心内容概览：

1. 基础知识 📘

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据
  • 数据分析：使用Python/Pandas进行数据探索
  • 数据可视化：Matplotlib/Seaborn生成图表
  • 机器学习：Scikit-learn框架入门
数据科学_流程

2. 学习路径 🚀

  1. 掌握编程语言（推荐Python）
  2. 学习统计学基础概念
  3. 实践数据清洗与预处理
  4. 深入算法模型（如回归、分类、聚类）
  5. 项目实战（Kaggle竞赛/企业案例）
机器学习_算法

3. 推荐资源 📚

  • 机器学习技术教程（进阶阅读）
  • 书籍：《Python数据科学手册》
  • 工具：Jupyter Notebook、Tableau

如需更多实战案例，可访问 数据科学项目库