数据科学基础课程 📚📊
欢迎来到「数据科学基础」课程！本课程旨在为初学者提供数据科学领域的核心知识和技能，涵盖数据处理、分析、可视化以及基础算法等内容。无论你是想转行进入数据领域，还是希望提升自己的数据分析能力，这里都将是你理想的学习起点！
课程亮点 ✨
- 零基础友好：无需编程经验，逐步引导掌握Python基础
- 实战导向：通过真实案例学习数据清洗与统计分析
- 可视化教学：使用Matplotlib与Seaborn进行数据呈现
- 扩展资源：课程结束后可深入学习「机器学习入门」 🚀
学习目标 🎯
- 理解数据科学的基本概念与应用场景
- 掌握Python编程基础及数据处理库（如Pandas）
- 学习数据可视化技巧，用图表传达分析结果
- 建立统计学思维，掌握假设检验与回归分析
课程结构 📖
- 数据科学概述（📊 数据科学基础）
- 编程入门（💻 Python基础）
- 数据清洗与处理（🧹 数据清洗）
- 统计分析基础（🧮 统计学）
- 数据可视化实战（📈 可视化）
- 项目实践（🛠️ 项目实战）
推荐扩展阅读 🔍
- 机器学习入门：深入学习算法与模型构建
- Python高级编程：提升编程能力，掌握更多数据科学工具
- 数据科学案例库：通过实际案例巩固知识