数据科学是利用统计学、信息科学、计算机科学和数学等方法，从大量数据中提取有价值信息的一门交叉学科。以下是数据科学基础的一些关键概念：
基础概念
- 数据清洗：处理和整理数据，使其适合分析和建模。
- 数据可视化：通过图形和图表展示数据，帮助理解数据之间的关系。
- 机器学习：让计算机从数据中学习并做出决策或预测。
工具和技术
- Python：广泛用于数据科学和机器学习的编程语言。
- R：另一个流行的数据分析语言，特别适用于统计建模。
- Hadoop：用于处理大规模数据的分布式计算框架。
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