欢迎来到「Python数据科学」专题页面！这里为你整理了数据分析与科学计算的核心知识体系，适合初学者和进阶学习者探索。📊📈
🌟 课程亮点
- 核心库解析：Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等工具的使用场景与技巧
- 实战项目导向：从数据清洗到可视化建模的完整案例
- 学习路径规划：零基础到实战开发的进阶路线图
📚 推荐书籍
- 《Python for Data Analysis》 - Wes McKinney（作者）
- 《数据科学从入门到实践》 - 本站资源
/course-center/books/python_tutorial - 《机器学习实战》 - Peter Harrington（英文原版可参考
/en/course-center/books/machine_learning）
🧰 必学工具
| 工具 | 功能 | 学习建议 |
|---|---|---|
| Pandas | 数据处理与分析 | 从DataFrame基础开始 |
| NumPy | 数值计算 | 掌握数组操作与数学函数 |
| Matplotlib | 数据可视化 | 学习折线图、柱状图等基础图表 |
| Scikit-learn | 机器学习 | 通过案例理解算法应用 |
🌐 扩展学习
- 想了解更高级的深度学习技术？可访问
/course-center/books/python_ai - 需要英文资料？可参考
/en/course-center/books/python_data_science
小贴士：数据科学不仅是代码，更是对数据的洞察。记得多实践，多思考！🧠💡