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顺便提一下，如果是关于 数据科学学习路线图应该如何规划？ 的话，我的经验是：学数据科学，先打好基础。第一步，学数学，重点是线性代数、概率统计和微积分，这些帮你理解算法原理。第二步，掌握编程，常用Python，熟悉Numpy、Pandas、Matplotlib这些库。第三步，学习数据处理和清洗技巧，毕竟原始数据很乱。接着，了解机器学习的基本算法，比如回归、分类、聚类，推荐读点Scikit-learn的教程。第四步，进阶深度学习，学神经网络、TensorFlow或PyTorch。第五步，学会数据可视化，能用图表讲故事很重要。还有，别忘了数据库知识和SQL，用来管理和提取数据。最后，多做项目，实战经验最关键，可以参加Kaggle竞赛或者做自己的小项目。学习过程中，多看博客、课程和书籍，跟社区互动，持续积累。总之，基础扎实+多练习+持续学习，路子就顺了。

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