欢迎进入Python数据科学的进阶领域！本教程将带你探索更高级的机器学习、数据可视化和大数据处理技巧。📚

🔍 核心主题概览

  • 机器学习实战：使用Scikit-learn构建预测模型
    Scikit_learn
  • 深度学习框架：TensorFlow与PyTorch的高级应用
    TensorFlow_PyTorch
  • 数据清洗技巧：处理缺失值与异常值的进阶方法
    Data_Cleaning

📚 推荐学习路径

  1. 强化基础：先掌握Python数据科学基础教程
  2. 实战项目：尝试用Pandas分析真实数据集（推荐使用泰坦尼克号数据集）
  3. 可视化进阶：学习Matplotlib和Seaborn的高级图表技巧
    Data_Visualization

🌐 扩展阅读

📈 实战案例

尝试用以下代码进行房价预测： 

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 加载数据
data = pd.read_csv("housing_data.csv")
X = data.drop("price", axis=1)
y = data["price"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
Random_Forest_Model

需要更多细节或示例代码？欢迎访问Python数据科学进阶专区深入学习！