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。
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
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
Python编程入门
- 基础语法与数据结构
- 使用Pandas处理数据
统计学基础
- 描述性统计与数据分布
- 假设检验与回归分析
数据可视化
- Matplotlib与Seaborn的使用
- 生成直观的图表与报告
机器学习实战
- 监督学习与无监督学习
- 模型评估与优化
推荐资源
- 想深入了解数据科学工具链？可访问数据科学进阶课程
- 常用库文档：Pandas官方文档
- 互动练习平台：Kaggle入门教程
扩展学习
完成本课程后，建议探索以下方向：