数据科学的入门课里，数据基础算是个蛮扎实的起点。课程围绕数据的整个流程，像是数据采集、预、统计、可视化这些都有涉及，思路清晰，技术栈也比较贴近实际工作。用的工具也不死板，Python、R、MATLAB这些都能找到对应的实操资源，挺方便的。

讲到数据采集，推荐你看看数据采集汇聚+数据治理+数据+数据可视化平台，思路一条龙，适合搞项目参考。

Python 数据这块也蛮实用的，比如Python 数据与可视化，还有数据与可视化示例，拿来直接改改就能跑。

如果你想练练用PowerBI搞大屏展示，那可以看看这个可视化大数据项目，组件比较全，拖拽也顺手。

而像是更学术一点的，比如用MATLAB搞预或做组学，也有资源，比如数据预技巧和细胞组学数据。

还有一些题材比较有趣的，比如NBA 数据，适合用来练可视化和实战思路；或者你熟 R 语言的话，可以试试统计利器 R 语言这套资源。

如果你刚接触数据，不妨从这些案例和代码开始，先跑起来。嗯，别光看文档，动手才是关键。