📊 数据科学学习路径指南
无论您是初学者还是希望深化技能，以下路线图将帮助您系统掌握数据科学核心知识。
🧠 基础阶段
- 数学基础
- 线性代数（矩阵运算、特征值）
- 概率与统计（分布、假设检验）
- 微积分（导数、积分应用）
- 编程入门
- Python 基础语法（推荐使用 Python 教程 深入学习）
- 数据处理库（Pandas, NumPy）
- 数据可视化（Matplotlib, Seaborn）
🛠️ 进阶阶段
- 机器学习算法
- 监督学习（线性回归、决策树）
- 非监督学习（K-Means、PCA）
- 深度学习基础（TensorFlow, PyTorch）
- 工具与技术
- SQL 数据查询
- 版本控制（Git 基础）
- 云平台实践（AWS, Google Cloud）
💻 实战阶段
- 项目实践
- 从 Kaggle 数据集开始（推荐 Kaggle 入门指南）
- 构建端到端分析流程（数据清洗 → 模型训练 → 可视化）
- 部署模型（Flask/Django API 创建）