欢迎来到数据科学学习专区！以下是精选的教程路径，涵盖基础到进阶内容：
入门必读 📚
- 基础概念：了解数据科学的核心定义与应用场景
- 工具准备：推荐安装Python环境与Jupyter Notebook
核心技能树 🌿
- 机器学习：从线性回归到神经网络的系统学习
- 数据可视化：使用Matplotlib/Seaborn制作专业图表
- 统计学基础：概率分布与假设检验的实战解析
实战项目推荐 🛠️
- 探索性数据分析：实战案例解析（含代码模板）
- 模型调参技巧：超参数优化的可视化演示
- 数据清洗指南：处理缺失值与异常值的标准化流程
💡 小贴士：建议搭配Python编程教程同步学习，掌握数据处理核心技能！
📌 注意：所有教程均基于开源框架，确保学习路径的合规性与安全性。