📚 数据科学教程指南

欢迎来到数据科学学习专区！以下是精选的教程分类，帮助你从零开始掌握数据科学的核心技能：

🧠 入门基础

1. Python编程入门 🐍

   • 基础语法与数据结构
   • 与数据科学相关的库（如NumPy、Pandas）
   

2. 统计学基础 📊

   • 概率分布与假设检验
   • 数据分析中的统计方法
   

🔧 核心算法

1. 机器学习算法 🤖

   • 监督学习与无监督学习
   • 常用模型（如线性回归、决策树）
   

2. 深度学习入门 🧠

   • 神经网络与卷积层
   • 用TensorFlow/Keras实战
   

🛠 实战项目

1. 数据可视化实践 📈

   • Matplotlib与Seaborn教程
   • 用Plotly制作交互图表
   

2. 实战案例解析 🧪

   • 房价预测项目（Python）
   • 用户行为分析（R语言）
   

📚 扩展阅读

• 数据科学入门指南 - 了解基础概念与学习路径
• AI伦理与技术前沿 - 探索人工智能的道德边界

📌 提示：点击上方链接可深入学习相关主题，所有内容均遵循技术规范与社会价值观。