数据科学实用技巧 📊

善用免费学习资源
推荐访问 数据科学入门指南 了解基础知识，或通过 机器学习实战课程 提升实战能力。

数据清洗是关键
70%的项目时间用于处理脏数据，使用 Pandas 或 NumPy 时记得添加 dropna() 和 fillna() 操作。

可视化辅助理解
用 Matplotlib 或 Seaborn 生成图表前，先尝试用 sns.pairplot() 分析数据分布。

版本控制不可少
将数据集和代码统一纳入 Git 管理，避免重复劳动。可参考 数据科学项目模板 获取规范结构。

持续学习算法原理
除了工具使用，建议深入理解随机森林、梯度提升等算法的数学基础，提升建模能力。

参与 Kaggle 挑战
通过 Kaggle 竞赛 练习实战技能，注意定期查看本站 数据科学案例库 获取灵感。

注意数据伦理
处理敏感数据时，务必遵循隐私保护原则，避免数据滥用。