📚 课程简介
数据科学是通过分析数据来发现模式、提取洞见的跨学科领域。本课程将带你从零开始掌握数据科学的核心概念与工具，适合初学者快速入门。
🧭 学习路径
- 基础数学：掌握统计学、概率论和线性代数基础
- 编程语言：学习 Python编程 作为数据科学的主要工具
- 数据处理：使用 Pandas、NumPy 等库进行数据清洗与分析
- 可视化技能：通过 Matplotlib 和 Seaborn 创建数据图表
🔍 核心概念
- 数据清洗：去除噪声数据，处理缺失值
- 特征工程：从原始数据中提取有用特征
- 机器学习：通过算法让计算机自动学习模式
- 模型评估：使用准确率、召回率等指标衡量效果
🛠️ 实践工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Jupyter Notebook | 交互式编程与数据分析 |
| SQL | 数据库查询与管理 |
| Git | 版本控制与协作 |
📚 扩展阅读
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