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顺便提一下，如果是关于 如何制定适合新手的数据科学学习计划？ 的话，我的经验是：制定适合新手的数据科学学习计划，关键是从基础开始，循序渐进。第一步，先打好数学和统计学基础，特别是线性代数、概率和统计，这些是理解后续知识的基石。第二步，学会一门编程语言，推荐Python，因为它简单且有丰富的数据科学工具。第三步，掌握数据处理和分析技能，比如用Pandas和NumPy，学会清洗和操作数据。紧接着，学习数据可视化，常用Matplotlib和Seaborn，方便展示分析结果。然后，入门机器学习的基本概念，比如监督学习、无监督学习，了解常见算法如线性回归、决策树。期间可以通过Kaggle等平台做一些小项目，实战很关键。最后，保持持续学习，关注行业动态，多看书、多做练习。整体节奏不要太快，每天保证1-2小时，坚持几个月就会有明显提升。记得，有问题多问，多动手实践，学习数据科学会更有效也更有趣。