1. 前言：为什么2026年要学习深度学习？ 深度学习是人工智能最核心、最热门的领域。从ChatGPT到Midjourney，从自动驾驶到AlphaFold，每一次AI的突破背后都是深度学习技术的演进。2026年，深度学习已经渗透到各行各业：医疗影像诊断、金融量化交易、智能推荐系统、语音助手、人脸识别…… 什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够从海

数据科学是一个综合性的领域，涉及统计学、计算机科学和领域知识的结合。在大数据时代，掌握数据科学技能成为许多行业的必要条件。 数据收集与清洗 数据质量决定了分析结果的质量。数据收集需要考虑数据的来源和代表性，数据清洗需要处理缺失值、异常值等问题。这个环节通常占据数据科学工作的70%以上。 探索性数据分析（EDA） 在建立模型之前，需要对数据进行深入的探索。通过统计分析和数据可视化，可以发现数据中的规