课程概述 📈
本课程聚焦于 Python在数据科学领域的高级应用，涵盖以下核心技术领域：
- 📊 数据清洗与转换（使用Pandas、NumPy）
- 📈 统计分析与可视化（Matplotlib、Seaborn、Plotly）
- 🧠 机器学习基础（Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）
- 🗂 数据存储与数据库操作（SQL、MongoDB、Dask）
- 📁 大数据处理（Apache Spark、Hadoop集成）
学习资源 📑
以下资源可辅助学习：
- 📚 Python数据科学手册（推荐从基础开始掌握核心库）
- 🧪 Jupyter Notebook实战案例（交互式编程与数据分析）
- 📈 数据可视化最佳实践（图表设计与故事叙述技巧）
- 📌 机器学习模型调优指南（超参数优化与交叉验证）
延伸学习 🌐
如需进一步探索，可访问：
- /course-center/resources/python-basics（Python基础语法强化）
- /course-center/resources/data-science-tools（数据科学工具链全景）
实践建议 💡
✅ 建议使用Python 3.9+ 以获得最新库支持
✅ 搭配Anaconda环境 管理依赖更高效
✅ 关注Kaggle竞赛 提升实战能力 🏆