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洞察力的跨学科领域。以下是核心知识点概览：
🧠 核心领域
- 数据清洗：整理不规范数据（如
缺失值处理、异常值检测） - 数据分析：使用工具如 Python（🐍）或 R 进行统计建模
- 数据可视化：通过图表展现数据规律（如
Matplotlib、Tableau） - 机器学习：构建预测模型（如
监督学习、无监督学习）
📚 常用工具
| 工具 | 用途 | 学习路径 |
|---|---|---|
| Jupyter Notebook | 交互式编程与分析 | /learn/tutorials/jupyter-notebook |
| Pandas | 数据处理库 | /learn/tutorials/pandas-essentials |
| Scikit-learn | 机器学习框架 | /learn/tutorials/scikit-learn |
🔍 实践建议
- 从基础开始：掌握 Python 基础语法（💻）
- 学习数据处理：尝试使用 Pandas 分析真实数据集
- 掌握可视化技巧：用 Matplotlib 绘制趋势图（📈）
- 深入算法原理：理解线性回归（🧮）和决策树（🌳）等基础算法
扩展学习：Python 核心编程 是数据科学的基础技能，建议优先掌握。