数据科学学习指南 📚

数据科学是当今科技领域最热门的方向之一，涉及统计学、编程、机器学习等多个学科。以下是学习路径和资源推荐：

入门准备 🚀

• 基础技能：掌握Python基础（推荐书籍：《Python编程：从入门到实践》）
• 数学基础：学习线性代数、概率论与统计学（可观看MIT公开课）
• 工具链：安装Jupyter Notebook、Pandas、NumPy等核心库

核心学习内容 🧠

1. 数据清洗

   - 处理缺失值与异常数据 - 使用Pandas进行数据转换

2. 机器学习基础

   - 监督学习 vs 非监督学习 - 推荐课程：[《机器学习实战》](/zh/courses/ml)

3. 数据可视化

   - Matplotlib与Seaborn常用图表 - 可参考[《数据可视化案例》](/zh/visualize/case)

实践项目建议 🧪

• Kaggle竞赛：从入门级项目开始练习（Kaggle入门指南）
• 数据分析案例：如用户行为分析、销售预测等
• AI模型搭建：尝试用TensorFlow/PyTorch实现简单分类模型

学习社区 🌍

• 加入数据科学交流论坛与其他学习者互动
• 参与每周的代码挑战活动提升实战能力

学习过程中遇到问题？可随时在问答页面提问，我们会尽快解答！