欢迎来到「数据科学入门」课程！本课程将带你了解数据科学的核心概念、工具与实战应用，适合零基础学习者。通过系统的学习，你将掌握如何从数据中提取有价值的信息，并利用这些信息进行决策。
🧠 课程亮点
- 基础知识：涵盖统计学、编程基础（Python）、数据清洗等关键技能
- 实战项目：通过真实案例学习数据分析与可视化
- 工具链：熟悉Jupyter Notebook、Pandas、Matplotlib等常用工具
📋 课程大纲
数据科学概述
- 什么是数据科学？📊
- 数据科学的应用领域 🌍
- 学习路径规划 🧭
Python编程基础
- 变量与数据类型 🐍
- 控制流与函数 🔄
- 常用库介绍 (NumPy, Pandas) 📦
数据清洗与处理
- 处理缺失值 🧹
- 数据类型转换 🔄
- 使用Pandas进行数据操作 📊
数据分析与可视化
- 统计分析方法 📈
- Matplotlib与Seaborn实战 📊
- 数据可视化最佳实践 🎨
机器学习基础
- 监督学习与无监督学习 🤖
- 常用算法简介 (线性回归, 决策树) 🧠
- 模型评估与调优 📈
🔗 扩展学习
- 如需深入学习数据科学进阶内容，可访问 /course/data-science-advanced
- 想了解更多实战案例，可查看 /course/data-science-resources
📖 学习建议
- 每周至少完成2个实战项目 🚀
- 参与社区讨论，提升解决问题的能力 👥
- 善用在线资源，如Kaggle、Coursera等 🌐
祝你学习顺利！📚✨