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顺便提一下,如果是关于 数据科学学习路线图从零基础开始应该怎么规划? 的话,我的经验是:从零基础学数据科学,建议这样规划: 1. **打好数学基础**:先学好高中数学,重点是线性代数、概率统计和微积分,懂点这些对后面搞算法和模型很重要。 2. **学编程**:Python是主流,先学基础语法、数据结构,然后熟悉NumPy、Pandas这些数据处理库。 3. **数据处理与可视化**:学怎么清洗数据,掌握Matplotlib、Seaborn这类可视化工具,能帮你更好理解数据。 4. **机器学习基础**:了解监督学习、无监督学习,学会用Scikit-learn做简单模型,比如回归、分类。 5. **深入学习高级模型**:渐渐接触深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch,理解神经网络基础。 6. **项目实践**:找一些真实数据集练手,做几个小项目,比如预测房价、分类图片,实践才能提升。 7. **学习平台和资源**:利用Coursera、Kaggle、知乎、B站等,跟着名师和社区不断学习交流。 总之,数学和编程是基础,理论和实践要结合,循序渐进,持续动手,是入门数据科学的关键。