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顺便提一下,如果是关于 如何规划从零开始的数据科学学习路线? 的话,我的经验是:想从零开始学数据科学,建议这样规划: 第一步,打好数学基础,重点是线性代数、概率统计和微积分,毕竟这是数据科学的语言。 第二步,学编程,推荐Python,入门后掌握Numpy、Pandas这些数据处理库,再学Matplotlib之类的可视化工具。 第三步,学机器学习基础概念,比如监督学习、无监督学习,熟悉常用算法(线性回归、决策树、KNN等),可以用scikit-learn动手练。 第四步,多做项目,比赛也可以参与,实战才是王道,比如分析公开数据集、做 Kaggle 入门竞赛。 最后,可以继续深化,学习深度学习、自然语言处理、强化学习,或者数据工程相关技能,结合实际需求调整方向。 整个过程建议合理安排时间,保持持续学习和动手,一步步积累,慢慢你就能成为数据科学er啦!