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
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
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
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