掌握数据科学、人工智能和机器学习原理——2026 年终极学习指南。
这款应用专为大学生和科技从业人员打造,遵循结构化的课程体系,引导您从数据收集逐步深入到高级人工智能领域。无论您是数据科学专业的学生,还是商科、金融、医疗保健或工程专业的学生,这都是您的数字教材和 Python 编程实验室的完美结合。
📊 第一单元:数据收集与准备
基础知识:什么是数据科学?使用真实数据集进行练习。
现代方法:学习网络爬虫、问卷设计和社交媒体数据收集。
数据清洗:掌握大型数据集的预处理和处理方法,以便进行分析。
📈 第二单元:统计与回归分析
描述统计:集中趋势、变异性、位置和概率论的度量。
推断统计:假设检验、置信区间和方差分析 (ANOVA)。回归分析:线性回归和相关性分析,用于预测洞察。
🤖 第三单元:预测建模与人工智能基础
预测:时间序列分析、组成部分和评估方法。
机器学习:分类、决策树和回归建模。
深度学习与人工智能:神经网络、反向传播、卷积神经网络 (CNN) 和自然语言处理 (NLP) 简介。
⚖️ 第四单元:职业道德与可视化
数据伦理:深入探讨数据收集、分析和报告中的伦理问题。
可视化:使用 Python 对数据进行时间序列编码、热图和地理空间图绘制。
报告撰写:模型验证、撰写信息丰富的报告和执行摘要。
🌟 核心学习工具:
✔ 章节复习:关键术语、批判性思维和定量问题。
✔ Python 集成:技术图示和 Python 代码的直接链接。
✔ 真实世界数据:分析纳斯达克和美联储 (FRED) 数据集。
✔ 小组项目:协作场景,让您在真实情境中应用技能。
🎯 完美适用于:
计算机科学专业的学生:适合 1 或 2 个学期课程的完整配套教材。
职业转型者:打造包含就业所需人工智能技能的专业作品集。
商业分析师:掌握数据驱动的决策和预测。
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