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顺便提一下,如果是关于 如何制定适合新手的数据科学学习计划? 的话,我的经验是:制定适合新手的数据科学学习计划,关键是从基础开始,循序渐进。第一步,先打好数学和统计学基础,特别是线性代数、概率和统计,这些是理解后续知识的基石。第二步,学会一门编程语言,推荐Python,因为它简单且有丰富的数据科学工具。第三步,掌握数据处理和分析技能,比如用Pandas和NumPy,学会清洗和操作数据。紧接着,学习数据可视化,常用Matplotlib和Seaborn,方便展示分析结果。然后,入门机器学习的基本概念,比如监督学习、无监督学习,了解常见算法如线性回归、决策树。期间可以通过Kaggle等平台做一些小项目,实战很关键。最后,保持持续学习,关注行业动态,多看书、多做练习。整体节奏不要太快,每天保证1-2小时,坚持几个月就会有明显提升。记得,有问题多问,多动手实践,学习数据科学会更有效也更有趣。