欢迎来到数据科学学习专区！以下是精选教程路径，涵盖基础理论与实战技巧：
🧠 Python 数据科学基础
- 入门指南：Python_编程基础（推荐先学习基础语法）
- 核心库解析：NumPy、Pandas、Matplotlib 等工具的使用技巧
📊 机器 learning 入门
- 算法分类：监督学习 vs 无监督学习
- 实战案例：使用 Scikit-learn 实现分类与回归任务
📈 数据可视化技巧
- 图表类型：折线图、柱状图、热力图等场景化应用
- 工具推荐：Tableau、Power BI 与 Python 可视化库对比
🛠️ 实战项目精选
- Kaggle 案例：从数据清洗到模型部署的全流程
- 行业应用：金融风控、推荐系统等场景化实践
📌 扩展学习：数据科学系列课程 提供更系统的进阶内容