数据科学是当今科技领域的重要分支，它结合了统计学、信息科学、计算机科学等多个学科的知识。本课程旨在帮助学员掌握数据科学的基础知识和技能，为后续深入学习打下坚实的基础。
课程内容
数据清洗与预处理
- 学习如何处理缺失值、异常值和重复数据。
- 掌握数据清洗和预处理的基本方法。
数据可视化
- 学习使用图表和图形展示数据。
- 掌握常见的数据可视化工具。
统计分析
- 学习描述性统计、推断性统计和假设检验。
- 掌握统计分析的基本方法。
机器学习
- 学习监督学习和无监督学习的基本概念。
- 掌握常见的机器学习算法。
课程特点
理论与实践相结合
- 课程注重理论与实践相结合，帮助学员将所学知识应用到实际项目中。
案例教学
- 通过实际案例，帮助学员更好地理解数据科学的应用。
互动式学习
- 课程采用互动式教学，鼓励学员积极参与讨论。
学习资源
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图片展示
数据科学流程图
机器学习算法图解