趋近智
数据科学导论
章节 1: 数据科学入门
数据科学的定义
数据科学的重要性
数据科学家的职责
必备技能概览
数据科学常用工具
章节 2: 认识数据基本知识
什么是数据？
结构化数据与非结构化数据
定量数据与定性数据
常见数据格式
理解数据属性和特征
元数据简介
章节 3: 数据科学流程
数据科学工作流程概述
明确问题或疑问
数据获取方法
数据准备概述
理解探索性数据分析
模型构建原理介绍
沟通发现
章节 4: 数据收集与准备
识别数据来源
导入数据
数据清洗简介
处理缺失值
识别潜在异常值
基本数据转换需求
动手实践：简单数据加载
章节 5: 进行基本数据分析
开始数据初步分析 (EDA)
计算汇总统计量
测量数据分散度
理解频率分布
区分相关性与因果关系
假设基本原理介绍
动手实践：计算基本统计量
章节 6: 数据可视化概览
数据可视化的目的
常见图表类型说明
选择合适的图表
有效可视化的原则
可视化工具概览
动手实践：制作基本图表
数据科学的定义
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- 50 Years of Data Science, David L. Donoho, 2017 Journal of Computational and Graphical Statistics, Vol. 26 DOI: 10.1080/10618600.2017.1384734 - 定义了数据科学，讨论了其起源和跨学科基础。
- Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking, Foster Provost and Tom Fawcett, 2013 (O'Reilly Media) - 从商业角度介绍了数据科学，解释了其应用和分析思维。
- An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jonathan Taylor, 2023 (Springer) DOI: 10.1007/978-3-031-38747-0 - 介绍了统计学习基本技术，对数据分析方法至关重要。