数据科学是使用科学方法、统计和系统来从结构化和非结构化数据中提取知识和洞察力的领域。Python 是进行数据科学工作的首选语言之一，因为它易于学习，拥有强大的数据分析库和工具。

Python 数据科学基础

Python 环境搭建

  1. 安装 Python
  2. 配置 Python 环境变量
  3. 选择合适的 IDE（如 PyCharm、VSCode）

基础语法

  • 变量赋值
  • 数据类型（数字、字符串、布尔值）
  • 运算符
  • 控制流（if、for、while）

数据结构

  • 列表（List）
  • 元组（Tuple）
  • 字典（Dictionary）
  • 集合（Set）

常用库

  • NumPy：用于数值计算
  • Pandas：用于数据处理和分析
  • Matplotlib：用于数据可视化

高级数据科学

数据清洗和预处理

  • 数据清洗：去除错误值、缺失值
  • 数据转换：归一化、标准化
  • 特征工程：创建新的特征，提高模型性能

机器学习

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 神经网络

数据可视化

  • 使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建图表
  • 可视化数据分布、趋势和关系

案例研究

  • 利用 Python 解决实际问题，如房价预测、股票分析等

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