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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
其他
课题组介绍
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