如何解决 thread-300662-1-1？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 数据科学学习路线图中必备的编程语言和工具有哪些？ 的话，我的经验是：学数据科学，编程语言和工具是基础，别绕弯子，主要有这几样： 1. **Python**：最主流，库多（像NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow），无论数据清洗、分析还是建模都离不开它。 2. **R**：统计分析强，特别适合做数据可视化和探索性分析，喜欢统计背景的可以重点学。 3. **SQL**：数据库查询必备，帮你快速提取需要的数据，别想跳过。 4. **Jupyter Notebook**：写代码、做笔记、画图，一步到位，数据科学家日常利器。 5. **Git/GitHub**：代码版本管理和团队协作工具，学了方便追踪修改，也能与人合作。 6. **Excel**：虽然简单，但办公和快速做数据处理很实用，别小看。 总的来说，Python＋SQL是必学，R和Excel看需求，Jupyter和Git是助攻，搞定这些，数据科学路上就稳了！

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