电子科技大学的数据科学资料，内容挺全的，作业参考、复习重点都整理得比较细。统计学、机器学习、数据库这些都有覆盖，练手的案例也不少，拿来复习或者查漏补缺挺方便的。

电子科技大学的数据科学课程内容还挺实在的，统计学、机器学习、数据库管理这些核心模块都有涉及。理论扎实，实操也跟得上，蛮适合想打牢基础的你。

比如学完概率论，接个实际数据集做假设检验，或者用 Python 数据集写个 pandas.describe() 做性统计，快就能把理论转成实践。

机器学习部分也比较全，像 决策树、神经网络、SVM 这些都提到了，配上代码练习理解起来还挺快的。用 sklearn 跑几个模型，看看效果差异就一目了然。

如果你是赶着复习的，里面的整理内容真的挺香的，重要概念、关键公式都有标出来，拿来过一遍思路清晰。历年题也有，能用来检验一下掌握程度。

额外还附了不少扩展资源，比如 大数据并行化机器学习、Apache Mahout 之类的文章，适合你深入探索某个方向的时候翻翻。

复习建议：你可以把每章的重点公式记下来，再配套做点小练习，效果会更好。如果你想深入某一块，看看资料里的参考文献和案例研究也不亏。