欢迎来到数据科学的世界！Python作为数据科学领域最常用的语言之一，拥有丰富的库和工具支持。以下是入门学习的关键路径：
学习路径概览 🚀
- 基础语法：掌握Python核心语法（推荐Python基础教程）
- 数据处理：学习使用Pandas进行数据清洗与操作
- 数据可视化：通过Matplotlib/Seaborn绘制图表
- 机器学习：使用Scikit-learn构建预测模型
- 实战项目：从Kaggle入门赛开始练习
常用库介绍 📦
| 库名称 | 功能 | 学习链接 |
|---|---|---|
| Pandas | 数据处理与分析 | /community/ml/beginner/pandas |
| NumPy | 科学计算基础 | /community/ml/beginner/numpy |
| Matplotlib | 数据可视化 | /community/ml/beginner/matplotlib |
| Scikit-learn | 机器学习算法实现 | /community/ml/beginner/scikit_learn |
学习建议 💡
- 从Jupyter Notebook开始实践
- 每天完成一个小项目（如分析CSV文件）
- 参与社区挑战（推荐Kaggle入门挑战）
- 学习Python时注意：
- 变量命名使用
snake_case - 注释保持简洁
- 异常处理要完善
- 变量命名使用