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- 数据科学概览：介绍数据科学的定义、应用领域以及基本工作流程。
- 数据探索与可视化：讲解数据清洗、数据探索性分析和数据可视化的基本方法。
- 统计学基础：复习描述性统计、概率论和数理统计的基本概念，为后续算法理解做准备。
- 线性回归：详细介绍线性回归模型的数学原理、参数估计和模型评估。
- 逻辑回归与分类：讲解逻辑回归模型的原理，以及其在分类问题中的应用。
- 特征选择与特征工程：介绍特征选择的方法、特征变换和特征编码等技术。
- 决策树与随机森林：阐述决策树、随机森林等分类与回归算法的原理和实践。
- 集成学习：讲解Bagging、Boosting等集成学习策略的原理和应用。
- 支持向量机（SVM）：深入讲解SVM的数学原理、核函数和参数调优。
- 朴素贝叶斯分类器：介绍朴素贝叶斯分类器的原理、应用场景和局限性。
- 聚类分析：讲解K-means、层次聚类等聚类算法的原理和实现。
- 降维与特征提取：介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术的原理和应用。
- 神经网络基础：阐述神经元模型、感知器、多层前馈网络等神经网络的基本原理。
- 深度学习入门：介绍深度学习的概念、常用模型和训练技巧。
- 卷积神经网络（CNN）：讲解CNN的原理、结构以及在图像识别中的应用。
- 循环神经网络（RNN）与LSTM：介绍RNN、LSTM等序列模型的原理及其在自然语言处理中的应用。
- 模型调优与超参数搜索：介绍交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型调优技术。
- 数据科学项目实战：通过实际项目案例，展示如何将上述算法和技术应用于实际问题。
- 机器学习框架与工具：介绍常用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和工具（如scikit-learn）。
- 数据科学未来的趋势与挑战：展望数据科学领域的未来发展趋势，如可解释性、隐私保护、伦理问题等。