如何解决 LeetCode 和 HackerRank 哪个适合面试？有哪些实用的方法？
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顺便提一下，如果是关于 如何规划从零开始的数据科学学习路线？ 的话，我的经验是：想从零开始学数据科学，建议这样规划： 第一步，打好数学基础，重点是线性代数、概率统计和微积分，毕竟这是数据科学的语言。 第二步，学编程，推荐Python，入门后掌握Numpy、Pandas这些数据处理库，再学Matplotlib之类的可视化工具。 第三步，学机器学习基础概念，比如监督学习、无监督学习，熟悉常用算法（线性回归、决策树、KNN等），可以用scikit-learn动手练。 第四步，多做项目，比赛也可以参与，实战才是王道，比如分析公开数据集、做 Kaggle 入门竞赛。 最后，可以继续深化，学习深度学习、自然语言处理、强化学习，或者数据工程相关技能，结合实际需求调整方向。 整个过程建议合理安排时间，保持持续学习和动手，一步步积累，慢慢你就能成为数据科学er啦！
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