📊 数据科学基础入门指南

数据科学是通过分析数据来发现模式、提取知识并支持决策的跨学科领域。以下是关键知识点概览：

🔍 核心概念

• 数据清洗：处理缺失值、重复数据和异常值（🧼）
• 统计分析：掌握均值、方差、假设检验等基础方法（📊）
• 机器学习：了解监督/非监督学习及常用算法（🧠）
• 数据可视化：使用图表传达洞察（📈）

💻 常用工具

工具	用途	图标
Python	编程语言首选（🐍）	Python
Jupyter Notebook	交互式编程环境（📚）	Jupyter
SQL	数据查询语言（🔑）	SQL
R语言	统计分析与可视化（📈）	R

📚 学习资源

1. 数据科学工具推荐 - 深入了解主流技术栈
2. Python实战教程 - 从零开始学习编程基础
3. 统计学核心概念 - 补足数学基础

📝 实践建议

• 从真实数据集开始练习（如Kaggle入门项目）
• 每日掌握1个核心算法（推荐机器学习算法图解）
• 使用数据科学模板提升效率

Data_Science_Flow