数据科学与机器学习入门数据集IntroductiontoDataScienceDataset-emanuelemangiapia

数据科学与机器学习入门数据集IntroductiontoDataScienceDataset-emanuelemangiapia

数据来源:互联网公开数据

标签:数据科学,机器学习,数据集,教育,数据分析,算法,统计学,编程

数据概述: 该数据集旨在为初学者提供数据科学与机器学习的基础知识,记录了数据科学学习过程中常见的案例和任务。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围未明确,适用于当前学习需求。 地理范围:数据覆盖全球范围,适用于不同地区的学习者。 数据维度:数据集包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估等数据科学任务的示例数据,涵盖变量如数值型、分类型、时间序列型等,并提供对应的标签或目标变量。 数据格式:数据提供为CSV格式,便于进行数据处理和分析。 来源信息:数据来源于公开的教育资源,已进行标准化和清洗。 该数据集适合用于数据科学和机器学习的入门教学、实践操作和算法练习,特别是在数据清洗、特征选择、模型构建等任务中具有重要价值。

数据用途概述: 该数据集具有广泛的应用潜力,特别适用于以下场景: 研究与分析:适用于数据科学和机器学习的基础研究,如数据预处理方法比较、算法性能评估等。 行业应用:可以为数据科学教育机构提供数据支持,特别是在教学案例、实习项目等方面。 决策支持:支持数据科学初学者的学习路径规划和技能提升。 教育和培训:作为数据科学、机器学习及统计分析课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解数据处理、模型构建及评估方法。 此数据集特别适合用于探索数据科学的基本流程和技术,帮助用户实现数据科学技能的快速入门和提升,为后续高级学习打下基础。

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数据与资源

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版本 1.0
最后更新 五月 28, 2025, 20:55 (UTC)
创建于 五月 28, 2025, 20:55 (UTC)
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