课程简介

数据科学是通过分析数据来提取洞见的跨学科领域,本课程将带你掌握核心概念与工具。通过学习,你将了解如何使用Python进行数据处理、统计分析及机器学习建模。

数据科学基础

学习目标

  • 理解数据科学的基本流程与应用场景
  • 熟练使用Python进行数据清洗与可视化
  • 掌握统计学基础(如概率、假设检验)
  • 学习机器学习算法(如线性回归、分类模型)
  • 探索数据科学在实际项目中的落地方法

课程大纲

  1. 数据科学概述

    • 什么是数据科学?
    • 数据科学与其他领域的关系
    数据科学概述
  2. Python编程入门

    • 基础语法与数据结构
    • 使用Pandas处理数据
    Python编程
  3. 统计学基础

    • 描述性统计与数据分布
    • 假设检验与回归分析
    统计学基础
  4. 数据可视化

    • Matplotlib与Seaborn的使用
    • 生成直观的图表与报告
    数据可视化
  5. 机器学习实战

    • 监督学习与无监督学习
    • 模型评估与优化
    机器学习

推荐资源

扩展学习

完成本课程后,建议探索以下方向:

数据科学应用