Data Science

目标:会用 Python 做分析,并跑通经典机器学习项目(特征 → 模型 → 评估)。
独立线:不是数据管道(那是 DE),不是模型上线 serving(那是 AI Infra),也不是 Prompt/Agent。

最短清单

# 资源 链接 角色
1 Python Data Science Handbook(在线) https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ 热身:NumPy / Pandas / 可视化
2 Google ML Crash Course https://developers.google.com/machine-learning/crash-course 概念:损失、过拟合、特征等
3 Machine Learning Zoomcamp https://github.com/DataTalksClub/machine-learning-zoomcamp 主线实战(免费)

可选加餐:Kaggle Learn 短课练习;StatQuest 补统计直觉。

细节:comparison.md · path.md

进度

  • Handbook:Pandas / 绘图章节跟完并能独立洗一份表
  • Google ML Crash Course:核心视频 + 练习
  • ML Zoomcamp:按模块跟完(或至少完成一个端到端作业)
  • 动手:一个小项目(分类或回归)写清指标与结论