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本课程作为数据科学专业的核心入门课程，对标 UC Berkeley 的 Data Science 100。课程不仅涵盖了数据采集与清洗、探索性分析与可视化、统计推断等基础模块，也融入了前沿的分析思维和方法。特别注重学生的数据素养、批判性思维以及对混杂变量、干扰因素、模型评估与过拟合等关键概念的系统学习。通过平时作业与考试相结合的方式，帮助学生建立扎实的数据科学基础，并初步掌握在不同场景下应用数据分析技术的能力，从而为后续更具深度与挑战性的课程学习打下坚实基础。
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