数据科学导论

• 核心要点

  解释数据科学定义、主要组成部分与典型工作流程。

• 数据种类

  辨识并区分不同种类的数据（结构化、非结构化、定性、定量）。

• 数据处理

  理解数据收集方法以及数据准备的必要性。

• 基础分析

  使用汇总统计量进行简单的数据预处理分析。

• 数据可视化

  识别常用图表类型并理解有效数据呈现的规则。

• 术语

  熟悉常见数据科学术语与工具。

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