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
导入数据
这部分内容有帮助吗？
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and IPython, 3rd Edition, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 由 pandas 创始人撰写的实用指南，涵盖数据导入和处理。
- R for Data Science (2nd Edition, in progress), Hadley Wickham, Garrett Grolemund, and Mine Çetinkaya-Rundel, 2023 - 一个在线资源，解释了如何使用 R 中的 Tidyverse 进行数据导入和转换。
- I/O tools (text, CSV, HDF5, ...), The pandas development team, 2023 - pandas 用于读取和写入各种格式数据的官方指南。
- readr: Read Rectangular Text Data, Hadley Wickham, Jim Hester, and Lionel Henry, 2023 -
readr包的文档，它简化了将数据导入 R 的过程。