数据科学是通过分析数据来提取有价值信息的跨学科领域，涵盖统计学、机器学习、编程和领域知识。以下是学习路径与核心内容：

🌱 基础概念

  1. 数据科学流程
    • 数据收集与清洗
    • 探索性数据分析（EDA）
    • 模型构建与验证
    • 结果可视化与报告
数据科学流程图
  1. 关键技能
    • Python/R编程语言
    • SQL数据库查询
    • 数据可视化工具（如Matplotlib、Tableau）
    • 机器学习算法基础

🔧 常用工具

  • 编程语言

    Python
    - Python：Pandas、NumPy、Scikit-learn
    R
    - R：ggplot2、caret

  • 数据存储

    SQL
    - SQL：MySQL、PostgreSQL

  • 可视化工具

    数据可视化
    - Tableau：交互式仪表盘 - Power BI：商业智能分析

🧭 学习路径规划

  1. 入门阶段

    • 学习Python基础语法
    • 掌握Pandas数据处理
    • 实践简单的统计分析

  2. 进阶阶段

    • 深入机器学习算法（如线性回归、决策树）
    • 学习神经网络与深度学习
    • 掌握数据可视化最佳实践

  3. 实战阶段

    • 参与Kaggle竞赛
    • 开发端到端分析项目

🧠 推荐学习资源

数据科学学习路线图