数据科学是结合统计学、计算机科学和领域知识，从数据中提取洞见的跨学科领域。以下是学习路径和核心内容概览：
1. 基础概念 🧠
- 数据清洗：处理缺失值、异常值（例如使用Pandas库）
- 数据分析：描述性统计（如平均值、中位数）
- 机器学习：监督学习（回归/分类）与无监督学习（聚类/降维）
- 数据可视化：Matplotlib/Seaborn库的图表绘制技巧
2. 常用工具 🛠️
| 工具 | 用途 | 图标 |
|---|---|---|
| Python | 编程语言（推荐使用Jupyter Notebook） | |
| SQL | 数据查询语言（可扩展阅读 [/zh/subject/sql-tutorial]） | |
| R | 统计分析语言 |
3. 实战案例 📈
- 预测分析：使用线性回归预测房价
- 分类任务：用决策树进行垃圾邮件识别
- 数据探索：通过可视化分析用户行为模式
4. 学习资源 📚
- 数据科学项目实战（推荐进阶）
- 机器学习算法详解
- Python数据分析教程