以下是一些关于数据科学领域的基础教程，涵盖了数据分析、机器学习、深度学习等多个方面。
数据分析基础
- Python数据分析库：NumPy、Pandas、Matplotlib
- 数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly
机器学习入门
- 监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机
- 无监督学习：聚类、降维
深度学习基础
- 神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
- 框架：TensorFlow、PyTorch
实践案例
- 房价预测：使用线性回归模型进行房价预测
- 图像识别：使用卷积神经网络进行图像分类
数据科学领域
更多关于数据科学的深入学习和实践案例，请访问我们的数据科学实践指南。