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关键技术分享：
- Python基础语法：学习Python的变量、数据类型、控制结构、函数等基础知识，为后续的数据分析和机器学习奠定基础。
- 数据清洗与预处理：使用Python进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等，以及数据格式的转换和标准化。
- Pandas数据处理：利用Pandas库进行数据的导入、导出、筛选、排序、分组等操作，实现高效的数据处理。
- NumPy数值计算：NumPy是Python中用于数值计算的基础库，支持大量的维度数组与矩阵运算，为数据分析提供强大的支持。
- 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化，通过图表直观地展示数据特征和趋势。
- 统计学基础：理解描述性统计、概率论、假设检验等统计学基础知识，为机器学习模型的构建和评估提供理论支持。
- 线性回归：学习线性回归模型的原理、实现和应用，用于预测数值型数据。
- 逻辑回归：掌握逻辑回归模型，用于分类问题的解决，如二分类和多分类问题。
- 决策树与随机森林：学习决策树和随机森林的原理和应用，了解其在分类和回归问题中的优势。
- 支持向量机：理解支持向量机的原理和核方法，掌握其在分类问题中的应用。
- 聚类分析：学习K-means、层次聚类等聚类算法，用于数据的无监督学习。
- 降维技术：掌握主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，用于高维数据的处理和可视化。
- 模型评估与优化：学习交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等模型评估方法，以及模型优化的策略。
- Scikit-learn库：深入了解Scikit-learn库，掌握其提供的各种机器学习算法和工具。
- 深度学习基础：了解神经网络的基本原理和常见模型，如多层感知机、卷积神经网络等。
- TensorFlow与Keras：学习使用TensorFlow和Keras构建和训练深度学习模型。
- 自然语言处理：了解NLP的基础技术，如文本分词、词向量表示、情感分析等。
- 推荐系统：学习推荐系统的基本原理和实现方法，如基于内容的推荐、协同过滤等。
- 数据管道与流处理：掌握如何构建数据管道，以及使用流处理技术处理实时数据。
- 大数据处理框架：了解如Apache Spark等大数据处理框架的基本原理和应用场景。