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顺便提一下，如果是关于 有哪些必学的数据科学技能和工具？ 的话，我的经验是：当然！学数据科学，以下几个技能和工具是必备的： 1. **编程语言**：Python和R最常用，尤其Python，简单又强大，库多，像Pandas、NumPy、Scikit-learn都得会。 2. **数据处理与清洗**：学会用Pandas处理数据，清洗脏数据是日常工作重点。 3. **数据可视化**：会用Matplotlib、Seaborn，或者Tableau、Power BI，把数据图表画出来，帮人理解信息。 4. **统计学和数学基础**：概率、统计、线性代数、微积分，能帮你理解模型原理和结果。 5. **机器学习**：掌握基本算法（回归、分类、聚类）和Scikit-learn库，了解深度学习框架如TensorFlow或PyTorch加分。 6. **数据库**：会用SQL，能从数据库提取数据。 7. **版本控制**：Git对团队协作很重要，也方便管理代码。 8. **云计算和大数据**：了解AWS、Google Cloud，掌握Hadoop或Spark，对处理海量数据有帮助。 总之，编程+数学+数据处理+可视化+机器学习是核心，再根据需要扩展其他技能。这样你在数据科学的路上跑得稳又快！

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