数据科学是一门融合统计学、编程与领域知识的学科，以下是系统的学习路径建议：

基础阶段 🚀

  • 数学基础：线性代数、概率统计、微积分
  • 编程入门：Python（推荐）/R语言 / SQL
  • 工具掌握：Jupyter Notebook 实践项目
数据科学流程

进阶阶段 🔍

  • 机器学习：掌握监督/非监督学习算法
  • 深度学习：TensorFlow / PyTorch 框架实践
  • 大数据技术：Hadoop / Spark 分布式计算
机器学习模型

实战阶段 🧪

  • 数据可视化：Matplotlib / Seaborn / Tableau
  • 项目经验：Kaggle竞赛 / 企业数据分析案例
  • 职业发展：数据科学社区 资源分享
数据可视化图表

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