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Python数据科学指南
第一篇：Python数据科学入门
1. 核心概念
2. Python IDEs：选择你的“神兵利器”
3. 安装指南：一步步带你配置好环境
4. Anaconda 基础：管理你的数据科学环境
5. PIP 和包管理：为你的环境“添砖加瓦”
6. Jupyter Notebook 快速入门：你的第一个数据分析笔记
7. 拓展学习：一些有用的资源
8. 总结：你的数据科学启航
第二篇：Python数据科学进阶
1. 快速导览与三大核心库
2. NumPy 快速上手：数组与向量化计算
3. Pandas 快速上手：玩转表格数据
4. Matplotlib 快速上手：让数据说话
5. 端到端案例：迷你销售分析报告
6. 常见问题与排查 (FAQ)
7. 术语表与进阶资源
8. 总结与下一步
其他
课题组介绍
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