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数据科学

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课程简介

  • 所属大学:UC Berkeley
  • 先修要求:Data8, CS61A,线性代数
  • 编程语言:Python
  • 课程难度:🌟🌟🌟
  • 预计学时:80 小时

伯克利的数据科学入门课程,内容相对基础,覆盖了数据清洗、特征提取、数据可视化以及机器学习和推理的基础内容,也会讲授 Pandas, Numpy, Matplotlib 等数据科学常用工具。其丰富有趣的编程作业也是这门课的一大亮点。

课程资源

本文转载自开源项目 CS 自学指南(作者 PKUFlyingPig),按 MIT 许可刊载,正文未改动。

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