本课程旨在为学员提供数据科学领域的基础知识和技能，帮助学员掌握数据科学的核心概念和工具。
课程目标
- 理解数据科学的基本概念和流程。
- 掌握Python编程语言，用于数据分析和处理。
- 学习使用常用数据科学工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
- 熟悉数据可视化技术。
- 了解机器学习的基本原理和应用。
课程内容
第一部分：数据科学基础
数据科学概述
- 数据科学的基本概念
- 数据科学的应用领域
- 数据科学的发展趋势
Python编程基础
- Python语言简介
- Python编程基础语法
- Python数据类型和变量
数据分析工具
- NumPy：数值计算库
- Pandas：数据处理库
- Matplotlib：数据可视化库
第二部分：数据预处理
数据清洗
- 缺失值处理
- 异常值处理
- 数据转换
数据集成
- 数据合并
- 数据融合
数据变换
- 数据标准化
- 数据归一化
第三部分：数据可视化
基础图表
- 折线图
- 柱状图
- 饼图
高级图表
- 散点图
- 热力图
- 地图
第四部分：机器学习
监督学习
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
无监督学习
- 聚类
- 主成分分析
课程资料
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