欢迎访问「Python 数据科学手稿」教程页面！本教程旨在帮助您掌握数据科学的核心概念与Python实现技巧，涵盖数据分析、机器学习、可视化等主题。以下是主要内容概览：
📘 教程目录
数据科学基础
- 什么是数据科学？
- 数据科学的应用领域
- 必备工具与环境搭建
Python 核心库
- NumPy：数值计算基础
- Pandas：数据处理与分析
- Matplotlib/Seaborn：数据可视化
机器学习实战
- 监督学习与无监督学习
- Scikit-learn 库入门
- 模型训练与评估
高级主题
- 数据清洗与预处理
- 特征工程与模型优化
- 深度学习基础（使用 TensorFlow/Keras）
📚 扩展阅读
- 如需进一步学习Python基础，可访问：Python 入门教程
- 想了解机器学习的更多实战案例？请查看：机器学习项目实践
⚠️ 注意事项
- 所有示例代码均基于开源项目，确保合法合规
- 敏感话题（如隐私数据处理）将遵循相关法律法规
祝您学习顺利！🧠📊📈