如何解决 数据科学学习路线图？有哪些实用的方法？

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总的来说，解决 数据科学学习路线图 问题的关键在于细节。

顺便提一下，如果是关于 适合初学者参与的GitHub热门开源项目有哪些？ 的话，我的经验是：适合初学者参与的GitHub热门开源项目有几个特别值得推荐： 1. **First Contributions** 这是专门为第一次参与开源的新手准备的项目，里面有详细的教程，教你怎么fork、clone、pull request，超级友好。 2. **FreeCodeCamp** 一个学习编程和网页开发的开源项目，社区活跃，文档齐全，新手可以通过修复小bug或写文档逐步入门。 3. **996.ICU** 关注中国程序员工作环境的项目，代码简单，适合了解开源协作流程，也能参与中文文档等非代码工作。 4. **EddieHubCommunity** 这是一个支持初学者参与各种开源项目的社区，非常注重新手引导，有很多友好项目适合练手。 5. **Public APIs** 收集各种免费的公共API接口，项目内容多是维护和新增API，门槛低，适合刚开始接触GitHub的人。 简单来说，选择“文档完善、社区活跃、项目门槛低”的开源项目最适合新手。参与这些项目不仅能学Git基础，还能结识开发者，积累经验。想试试就从First Contributions开始，循序渐进很快就能上手啦！

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之前我也在研究 数据科学学习路线图，踩了很多坑。这里分享一个实用的技巧： **清理浏览器缓存**：浏览器缓存有时会导致扫码失败，清一下缓存和Cookie再试 不同接口有不同的对接方式，注意动作轻柔，避免损坏灯座或灯泡 **关闭后台程序**

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