数据科学基础理论涵盖了以下核心知识领域：
1. 概率论与数理统计：研究随机现象的规律性，为数据分析提供理论基础。
2. 线性代数：处理数据中的线性关系，是机器学习等领域的基石。
3. 算法与数据结构：研究高效处理数据的方法和存储方式。
4. 数据库原理：数据存储、检索和管理的基础知识。
5. 信息论与编码理论：研究信息的度量、传输和存储。
6. 机器学习与人工智能：包括监督学习、非监督学习、强化学习等。
7. 模式识别与数据挖掘：从大量数据中提取有用信息。
8. 可视化与交互设计：将数据以直观的方式呈现给用户。
9. 计算统计与计算方法：处理大规模数据集的方法和技术。
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