欢迎来到ABC Compute Forum的数据科学与机器学习课程页面！以下是我们精心准备的课程内容，旨在帮助您掌握数据科学的核心概念和技能。
课程概述
数据科学是一门结合统计学、信息科学、计算机科学和数学的跨学科领域。它专注于从大量数据中提取有价值的信息和知识。以下是我们课程的一些关键点：
- 数据预处理：学习如何清洗、转换和整合数据。
- 统计学习：掌握基本的统计方法，如线性回归、决策树和聚类。
- 机器学习：了解监督学习和无监督学习，以及如何使用不同的算法。
- 数据可视化：学习如何使用图表和图形来展示数据。
课程内容
第一部分：数据预处理
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和数据重复。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的格式。
- 数据整合：将来自不同源的数据合并在一起。
第二部分：统计学习
- 描述性统计：计算数据的中心趋势和离散程度。
- 推断统计：使用样本数据来推断总体特征。
- 假设检验：验证假设的正确性。
第三部分：机器学习
- 监督学习：通过已标记的训练数据来预测未知数据。
- 无监督学习：发现数据中的模式和结构。
- 集成学习：结合多个模型来提高预测准确性。
第四部分：数据可视化
- 散点图：展示两个变量之间的关系。
- 直方图：展示数据的分布情况。
- 热图：展示数据的热点区域。
实践项目
为了巩固您的学习，我们提供了一个实践项目，您将使用真实数据集来分析和解决问题。
资源链接
以下是一些额外的资源，可以帮助您进一步学习数据科学：
希望您在这个课程中能够有所收获！🎓