Jupyter Notebook作为数据科学领域中广受欢迎的工具，为用户提供了一个便捷的界面来执行Python代码，实时查看结果和进行数据可视化，Scipy库搭载了众多科学计算所需的工具包，与NumPy的高效数组计算能力一同，构成了Python中处理数学、科学、工程问题不可或缺的核心库，NumPy的广泛应用归功于其强大的多维数组对象和综合的数学函数库，这在进行大规模数值计算时尤为重要，pandas库以其高效的DataFrame对象和直观的数据操作功能，成为处理和分析结构化数据的得力助手，紧随其后的matplotlib库，为数据提供了丰富的可视化手段，让复杂的数据分析结果一目了然，scikit-learn库以其全面的机器学习算法支持，使得从数据处理到模型构建再到结果评估的整个机器学习流程变得简单而高效，作为实际应用的缩影，泰坦尼克号乘客幸存预测项目案例不仅将这些工具串联起来，还生动展示了如何将理论知识应用于解决现实世界中的问题，该电子文档以项目案例为实践基础，系统地介绍了机器学习的相关工具和库，为初学者提供了一个扎实的学习路径，同时也为经验丰富的开发者提供了快速参考的价值。
学习内容与目标
Jupyter Notebook工具使用介绍
Scipy库简介
NumPy
pandas
matplotlib
scikit-learn
项目案例：泰坦尼克号游客幸存预测
