1. 深入学习编程技能
- Python进阶：掌握Pandas、NumPy等数据处理库，学习使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化
- R语言扩展：如需探索统计分析，可学习ggplot2、dplyr等核心工具
2. 数学与统计学强化
- 线性代数：理解矩阵运算与特征分解
- 概率统计：学习假设检验、回归分析等方法
3. 机器学习实践方向
- 推荐学习路径：机器学习实战
- 核心技能：掌握Scikit-learn框架，实践分类/回归/聚类算法
4. 工具链完善建议
- 数据库：学习SQL与NoSQL技术
- 可视化：尝试Power BI/Tableau等工具
- 云平台：探索AWS SageMaker或Google Colab的使用
5. 项目经验积累
- 从Kaggle竞赛入门，逐步挑战真实业务场景
- 建议参与：数据可视化课程 进行实战训练