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Data science tutorial in Chinese.

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# 关于

我是Duke University在读的研究生，专业是数据科学（Master in Interdisciplinary Data Science）。受启发于李笑来老师，萌生了想法写一个零基础的Data Science入门教程，定位是作为帮助对数据科学（Data Science）感兴趣的朋友们入门的第一个教程。

这个教程会介绍**4个基础却重要的统计学模型**，它们是数据科学和机器学习领域的基础。虽然简单但是实用，适合入门的初学者。

除此之外，我希望大家可以真正的学会使用这些数据科学的分析方法，理解这些知识的价值。所以在教程中引入了四个实战练习，解决实际问题包括：

* **二手车价格预测**
* **糖尿病诊断**
* **植物分类**

要学习这个教程，你需要你具备以下的基本要求：

* 高中数学基础
* 理解Python的基本概念

## 教程结构

* [0.1 前言](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/0.1-preface.ipynb)

**Section1: 简单线性回归 Simple Linear Regression**
* [1.1 简单线性回归（Simple Linear Regression）介绍](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/1.1-simple-linear-regression.ipynb)
* [1.2 实战演练1：预测二手车价格](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/1.2-simple-linear-regression-for-car-price-prediction.ipynb)
* [1.3 基础的Data Science知识1](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/1.3-stats-basic-1.ipynb)

**Section2: 多元线性回归 Multiple Linear Regression**
* [2.1 多元线性回归（Multiple Linear Regression）介绍](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/2.1-multiple-regression.ipynb)
* [2.2 实战演练2：精确的二手车价格预测](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/2.2-multiple-linear-regression-for-car-price-prediction.ipynb)

**Section3: 逻辑回归 Logistic Regression**
* [3.1 逻辑回归（Multiple Linear Regression）介绍](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/3.1-logistic-regression.ipynb)
* [3.2 实战演练3：糖尿病诊断](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/3.2-logistic-regression-for-medical-data-diabetes-analysis.ipynb)
* [3.3 基础的Data Science知识2](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/3.3-stats-basic-2.ipynb)

**Section4: 逻辑回归 Logistic Regression**
* [4.1 物以类聚的KNN模型](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/4.1-k-nearest-neighbour.ipynb)
* [4.2 实战演练4：判断鸢尾花的种类](https://github.com/RyC37/data-science-tutorial-for-beginners/blob/master/4.2-k-nearest-neighhour-for-iris-classification.ipynb)

## 感谢

* 感谢李笑来老师对写作思路的指导。
* 感谢我在Duke的同学阿兰，大华哥帮我校对课程内容。
* 感谢我的好朋友郭小璇，吕一冰从读者的角度提出的建议。

我会持续的优化这个教程，所以期待大家提出问题和反馈建议。可以在Github中提出，或者通过email联系我：[luo9137@gmail.com](mailto:luo9137@gmail.com)

期待我们一起学习的旅程!

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