数据科学基础课程

欢迎来到「数据科学基础」课程页面！这门课将带你了解数据科学的核心概念与工具，适合零基础入门或希望提升数据分析能力的学习者。📚

课程亮点

• 核心内容：涵盖数据清洗、统计分析、机器学习基础等模块
• 实践导向：结合Python编程与可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）
• 进阶路径：完成本课程后可学习 数据科学进阶 以深入掌握算法与工程化

学习模块

1. 数据探索

   通过图表分析数据分布，掌握描述性统计方法

2. 编程基础

   学习使用Python进行数据处理与自动化分析

3. 机器学习入门

   理解监督学习与无监督学习的基本原理

推荐资源

• 数据科学工具链指南：获取Jupyter Notebook、Pandas等工具的使用技巧
• 书籍推荐：《Python for Data Analysis》（作者：Wes McKinney）
• 在线实战：尝试 Kaggle入门挑战 提升实战能力

实践建议

• 使用 🧠 思维导图梳理知识框架
• 完成 📊 5个真实数据集的分析项目
• 参考 💡 本课程配套的代码仓库进行练习

通过本课程，你将掌握数据科学的基础技能，并为后续学习打下坚实基础！🚀