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顺便提一下，如果是关于 数据科学入门需要掌握哪些基础知识？ 的话，我的经验是：入门数据科学，先得打好几个基础。第一，数学特别关键，特别是线性代数、概率和统计，这些帮你理解数据和模型背后的原理。第二，编程能力一定要有，Python是最常用的语言，熟悉它能帮你处理数据、写算法。第三，要学会数据处理和清洗，毕竟数据往往乱七八糟，整理好才能用。第四，了解常用的数据分析和可视化工具，比如Pandas、Matplotlib、Seaborn，能让你直观地看出数据特点。第五，基础的机器学习概念也要懂，像回归、分类、聚类这些基本算法，知道它们怎么用。最后，多动手实操，比如做点小项目或Kaggle比赛，才能把理论和实践结合起来。总结一下，数学、编程、数据处理、分析可视化和机器学习基础，这几样是数据科学入门的必备。
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