📌 什么是数据科学？
数据科学是通过统计学、机器学习和编程技术，从数据中提取价值的跨学科领域。它结合了数学理论、编程技能和领域知识，广泛应用于商业分析、人工智能、科研等领域。
🧠 学习路径推荐
- 基础数学：掌握线性代数、概率与统计、微积分等核心概念
- 编程语言：优先学习 Python（推荐初学者），其次为R、SQL
- 工具链：熟悉Jupyter Notebook、Pandas、NumPy、Scikit-learn等
- 实战项目：从数据清洗、可视化到建模分析逐步实践
- 进阶方向：探索深度学习、自然语言处理（NLP）或时间序列分析
📊 数据科学核心技能
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| 数据清洗 | 处理缺失值、异常值和重复数据 |
| 数据可视化 | 使用Matplotlib、Seaborn或Tableau呈现洞察 |
| 模型构建 | 应用回归、分类、聚类等算法 |
| 伦理与偏见 | 确保算法公平性与数据隐私合规 |
📚 扩展阅读
- 数据科学入门指南：从零开始构建知识体系
- 机器学习实战案例：深入理解算法应用场景
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💡 小技巧
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