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顺便提一下，如果是关于 数据科学学习路线图包括哪些核心技能和知识点？ 的话，我的经验是：数据科学学习路线图主要包括几个核心技能和知识点，简单总结就是： 1. **编程基础**：通常从Python学起，熟悉数据处理库比如Pandas、NumPy，能写脚本处理数据。 2. **数学和统计学**：要懂一点概率、统计学基础，线性代数和微积分有助于理解算法。 3. **数据清洗与处理**：学会如何清理脏数据，处理缺失值、异常值，保证数据质量。 4. **数据可视化**：用Matplotlib、Seaborn或Plotly把数据画出来，图表更直观。 5. **机器学习基础**：理解监督学习和无监督学习，掌握常用算法如线性回归、决策树、聚类等。 6. **数据库和SQL**：会用SQL查询数据，懂点关系型和非关系型数据库。 7. **项目实战**：通过真实项目练手，整合数据处理、分析和建模能力。 8. **业务理解和沟通能力**：不仅仅看数据，更要理解业务需求，有效沟通结果。 总之，数据科学就是用编程和数学工具，把数据变成有用的信息，帮助决策。循序渐进，从基础打起，多实践就能成长。