数据科学是通过分析数据来提取有价值见解的跨学科领域，结合统计学、编程与领域知识。以下是核心要点：
📌 核心概念
- 数据采集 📤：从结构化（数据库）或非结构化（文本、图像）来源获取数据
- 数据清洗 🧼：处理缺失值、异常值与重复数据（了解更多）
- 数据分析 🔍：使用统计方法（如假设检验、回归分析）发现数据模式
- 机器学习 🤖：通过算法（如决策树、神经网络）构建预测模型
🧠 技术栈
| 技术 | 应用场景 | 工具示例 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理与建模 | Pandas, Scikit-learn, TensorFlow |
| SQL | 数据查询 | MySQL, PostgreSQL |
| R | 统计分析 | ggplot2, dplyr |
📚 学习路径
- 掌握基础数学（线性代数、概率统计）
- 学习编程语言（推荐Python_入门）
- 实践项目（如房价预测、用户行为分析）