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顺便提一下,如果是关于 初学者如何制定数据科学的学习计划? 的话,我的经验是:初学者制定数据科学学习计划,关键是循序渐进,动手实践。第一步,先打好基础,学点数学(尤其是线代、概率和统计)和编程,Python是首选语言。第二步,掌握数据处理和分析工具,比如Pandas、NumPy,还有数据可视化库Matplotlib、Seaborn。第三步,学习机器学习基础,了解常见算法(线性回归、决策树、聚类等),推荐看《机器学习实战》或者Coursera上的相关课程。第四步,多做项目,找些公开数据集练手,比如Kaggle比赛,边做边学。平时可以跟着教程写代码,参加社区讨论,解决问题。最后,保持每天学习和复盘,积累经验。总结就是:打基础(数学+编程)→工具学习→算法理解→项目实操→持续优化,照着这个思路走,慢慢你会越来越有信心,数据科学的路也会越走越顺。