数据科学是一个跨学科领域，结合统计学、编程和领域知识，旨在从数据中提取洞察。它不仅包括机器学习，还涵盖数据清洗、可视化、探索性分析和部署。数据科学家的工作流程通常包括：问题定义、数据收集、数据预处理、建模和结果解释。数据科学工具链包括Python（Pandas、Matplotlib）、R、SQL等。与机器学习相比，数据科学更注重数据的全生命周期管理，而机器学习更聚焦于算法和模型优化。# 创建含缺失