欢迎进入「数据科学进阶」课程！本课程适合已具备基础数据科学知识的学员，深入探讨高级概念与实战技巧。以下是课程的核心内容：
🎯 学习目标
- 掌握复杂数据分析算法（如随机森林、梯度提升）
- 熟练使用Python进行高级数据处理与可视化
- 学习机器学习模型调优与部署技巧
- 理解深度学习在数据科学中的应用
📘 课程大纲
数据预处理进阶
- 特征工程技巧
- 数据清洗的高级方法
- 缺失值处理策略 🛠️
机器学习模型优化
- 超参数调优（网格搜索、随机搜索）
- 模型评估与交叉验证
- 集成学习方法 🧩
深度学习实战
- 神经网络架构设计
- 使用TensorFlow/Keras构建模型
- 模型部署与生产环境集成 🤖
高级可视化技术
- 交互式图表开发（Plotly/Dash）
- 大数据可视化优化
- 可视化工具链整合 📊
📁 推荐资源
- 数据科学基础课程：巩固必备知识
- 机器学习算法详解：深入理解核心算法
- Python高级编程：提升代码能力
📸 相关图片
通过本课程，你将能够处理更复杂的实际问题，并为成为数据科学专家打下坚实基础！🚀