欢迎来到数据科学入门指南！本教程将带你了解数据科学的核心概念与实践方法，适合零基础学习者。
📘 什么是数据科学？
数据科学是通过算法、统计学和计算技术从数据中提取洞见的跨学科领域。
🛠 学习路径规划
- 编程基础 - 建议从Python开始，掌握数据处理与分析的核心工具
- 数学与统计学 - 学习概率论、线性代数和统计分析方法
- 机器学习基础 - 了解监督学习、无监督学习等核心算法
- 数据清洗与可视化 - 掌握数据预处理和图表表达技巧
🚀 实践建议
- 从Kaggle入门项目开始练习（点击进入Kaggle教程）
- 使用Jupyter Notebook进行交互式编程
- 学习Pandas、NumPy等数据处理库
- 掌握Matplotlib和Seaborn可视化工具
📘 进阶学习
完成基础后，可探索更深入的内容：
🔗 数据科学高级技巧
🔗 机器学习模型优化指南
📌 提示：数据科学需要持续学习与实践，建议结合实际项目巩固知识！