欢迎来到 Python 数据科学基础教程页面！这里将介绍 Python 在数据科学领域的基本概念、工具和技术。
目录
数据科学简介
数据科学是运用统计方法、算法、系统来从大量数据中提取有价值信息的一门交叉学科。它涵盖了统计学、计算机科学、信息科学等多个领域。
Python 环境搭建
在进行 Python 数据科学学习之前，需要搭建一个 Python 环境。推荐使用 Anaconda，它是一个包含 Python 解释器和众多科学计算库的发行版。
基本数据类型
Python 中有几种基本数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、字典和集合。
- 数字：用于数学运算。
- 字符串：用于存储文本数据。
- 列表：有序集合，可以存储不同类型的数据。
- 元组：有序集合，但不可修改。
- 字典：无序集合，以键值对的形式存储数据。
- 集合：无序集合，用于存储不重复的元素。
数据处理
数据处理是数据科学的核心步骤之一。Python 中有许多库可以用于数据处理，如 Pandas。
数据可视化
数据可视化是将数据以图形化的方式呈现出来，以便更好地理解和分析数据。Python 中有许多库可以用于数据可视化，如 Matplotlib 和 Seaborn。
机器学习简介
机器学习是数据科学的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。
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