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顺便提一下,如果是关于 数据科学学习路线图中哪些技能最重要? 的话,我的经验是:数据科学学习路线里,几项技能特别重要,给你梳理下: 1. **编程能力**:Python是最常用的语言,基础一定要扎实,会用常见库比如Pandas、NumPy、Matplotlib,后续做机器学习还要了解Scikit-learn,甚至深度学习框架TensorFlow或PyTorch。 2. **数学基础**:线性代数、概率论、统计学,这些是理解模型和算法的基石,不懂数学做数据科学很难深入。 3. **数据处理和清洗**:现实数据经常脏乱差,能熟练处理各类数据是关键,掌握数据预处理、缺失值处理、数据变换等技能。 4. **数据可视化**:把结果用图表清晰展现,方便沟通和决策。常用工具有Matplotlib、Seaborn、Tableau等。 5. **机器学习**:掌握基本算法(回归、分类、聚类),理解模型评估指标,能实现和调参。 6. **业务理解**:懂得用数据解决实际问题,贴合业务场景才能做出有价值的分析和模型。 总结一句:编程+数学+数据处理+可视化+机器学习+业务理解,这六块是数据科学的核心,投入时间重点掌握,打牢基础,你的数据科学路会走得更稳。
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