如何解决 动态血糖仪非糖尿病人能用吗？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 数据科学学习路线图有哪些阶段和内容？ 的话，我的经验是：数据科学学习路线一般分几个阶段，内容大致是这样的： 1. **基础准备** 先搞定数学和编程基础。数学主要是线性代数、概率统计和微积分，别怕，先了解核心概念就好。编程推荐学Python，熟悉基本语法、数据结构，还有用Pandas和Numpy处理数据。 2. **数据处理和探索** 学会数据清洗、处理、可视化，比如用Matplotlib、Seaborn画图，理解数据分布和特征，也要会SQL，能从数据库里提取数据。 3. **机器学习入门** 掌握常见的机器学习算法，比如回归、分类、聚类，理解监督和无监督学习，使用Scikit-learn来实现模型训练和评估。 4. **进阶学习** 学深一点，比如深度学习框架TensorFlow或PyTorch，时间序列分析，自然语言处理，推荐系统等等，视兴趣和方向调整。 5. **项目实战** 理论学完后，多动手做项目，比如数据分析报告、机器学习比赛（Kaggle），巩固技能，更重要的是学会输出结果和讲故事。 总结就是：数学+编程打底，数据处理打基础，机器学习开门，深度学习进阶，最后靠项目提高。按这个顺序来，路会越走越清晰。

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