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本课程涵盖数据科学的基础知识，所需技能，未来发展等等基础知识。

以思维导图形式展现整体课程概要，让您迅速掌握数据科学整体框架。

会持续补充扩展资料。

01. 数据科学导论

02. 数据科学的优势不不足

03. 数据科学的目标

04. 为什么学习数据科学

05. 学习数据科学，难么？

06. 数据科学的顶级技能

07. 学习数据科学，要准备什么知识？

08. 数据科学家的常用必备技能

09. 数据科学家的“技术”与“非技术”技能

10. 数据科学家的9种常用算法

11. 数据分析常用的计算机编程语言

12. 数据科学中的Sql技能

13. 掌握Sql

14. 数据科学的基础工具

15. 数据科学基础：数学与统计学

16. 数据科学的企业应用

17. 面向中小企业的十个数据科学工具

18. 数据科学应用案例

19. 数据科学的领域应用

20. 数据科学的银行业应用

21. 数据科学的教育领域应用

22. 数据科学的金融领域应用

23. 数据科学在健康医疗中的应用

24. 数据科学的六大应用案例

25. 数据科学中的预测建模

26. 数据科学中的KMeans聚类

27. 数据科学中的贝叶斯原理

28. 数据科学的未来

29. 数据科学的趋势

30. 数据科学工作岗位

31. 数据科学的第一份工作

32. 成为数据科学家