Python 数据科学之路：从零到 Kaggle

让我重点聊聊 Python‌，因为在 2026 年的 AI 浪潮下，它的优势更加明显了。

数据科学学习路径

Phase 1：数据处理基础（4 周）‌

• NumPy：多维数组运算
• Pandas/Polars：表格数据处理
• Matplotlib + Seaborn：数据可视化

Phase 2：统计与机器学习（6 周）‌

• 统计学基础：假设检验、回归分析
• scikit-learn：分类、回归、聚类
• 特征工程实战

Phase 3：深度学习（6 周）‌

• PyTorch 基础：Tensor、Autograd
• CNN 做图像分类
• Transformer 做 NLP

Phase 4：实战（持续）‌

• Kaggle 比赛练手
• 个人项目展示
• 学习 MLOps（模型部署和监控）