面向初学者的数据科学入门资源：为Galvanize面试做准备

数据科学是一个多学科交叉领域，它结合了统计学、数学、计算机科学、信息技术、管理科学、优化方法等多种学科。数据科学的关键任务是将原始数据转换为有用的信息和知识，以便指导决策和行动。 【标题】中的知识要点： 1. 自定进度的资源集合：这表明材料是灵活的，可以根据个人的学习速度和时间安排进行学习。对于初学者来说，这种自学方式非常有用，因为它允许学习者在理解上不那么紧张，可以根据自己的理解能力来掌握课程内容。 2. 面向任何希望进入数据科学领域的人：数据科学不再局限于某个特定专业领域的人士，它欢迎来自不同背景的人才。无论你是统计学家、机械工程师、政治科学家、业务分析师还是软件工程师，都有机会成为数据科学家。 3. 准备Galvanize Data Science面试过程：Galvanize是一家提供数据科学培训和教育的机构。其面试过程可能会涉及数据科学领域的理论知识和实践技能，准备这个过程意味着要系统地掌握数据科学的核心概念和工具。 【描述】中的知识要点： 1. 不同背景的有抱负的数据科学家：数据科学的多元背景意味着这个领域需要多样化的思维方式和解决问题的策略，这有助于更好地理解复杂的数据问题。 2. 必备技能分解为编程、线性代数、统计、概率和SQL：这些是数据科学领域的基础技能，编程（特别是Python）是实现数据处理、分析和机器学习算法的关键；线性代数和统计学是理解数据分析中矩阵运算和推断统计的基础；概率论是评估预测模型准确性和风险的基石；SQL是进行数据存储和检索的重要工具。 3. 对机器学习的高层次概述：机器学习是数据科学的核心部分，了解其原理和应用场景对于理解数据科学的整体架构至关重要。 【压缩包子文件的文件名称列表】： 由于未提供具体的文件列表内容，无法针对每个文件提供详细的知识点。但是，根据文件名称“data-science-primer-master”，我们可以推测这个压缩包可能包含了整个自定进度学习资源的主要内容，包括但不限于： - 入门级的编程教程（可能是Python语言） - 线性代数基础课程 - 统计学和概率论教程 - SQL基础教程 - 机器学习的基础概念和应用案例 学习者可以期望在这些文件中找到详细的课程说明、练习、案例研究、示例代码和其他辅助材料，这些材料将有助于他们逐步构建起进入数据科学领域的知识体系。在学习时，重要的是要将理论知识与实践相结合，通过实际的数据集操作和项目来加深理解。此外，对于希望参加Galvanize面试的人来说，这些材料还可以作为面试准备的资料，帮助他们熟悉可能遇到的概念和技术问题。