Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-matlab

课程概述

最近我在Coursera上完成了一个非常有趣而且实用的课程——《使用MATLAB进行数据处理与特征工程》。这个中级课程对于那些希望建立模型基础并且有兴趣将来自多个来源或时间的数据结合起来的人来说,是一项极好的选择。

在学习过程中,我发现这门课程适合那些具备一定领域知识和计算工具曝光度,但没有编程背景的人。课程从数据探索分析入手,让我在实战中增强了数据处理的能力。

课程大纲

课程分为多个模块,其中每个模块都针对不同的数据处理技能进行了详细的讲解:

  • 调查你的数据: 学会应用在探索性数据分析中学到的技能,并探索不同类型的分布。
  • 组织你的数据: 学习如何准备数据进行分析,尤其是如何处理字符串变量和合并多个文件的数据。
  • 清理你的数据: 解决缺失数据和异常值的问题,并对不同规模的变量进行标准化。
  • 寻找重要特征: 创建有助于理解数据的新特征,并评估这些特征的潜在有用性。
  • 特定领域的特征工程: 探索如何在不同领域中应用特征工程,包括时间信号、图像处理和文本处理 techniques。

我的收获

此课程不仅加强了我对数据处理和特征工程的理解,也帮助我掌握了MATLAB这一强大的工具。在实践中,我掌握了如何将不同维度的数据结合在一起,创建出更有意义的特征。并且,课程中的实例和练习也让我对理论知识有了实际应用的体会。

推荐理由

我非常推荐这门课程给那些希望提升自己数据处理技能的人。不论你是数据分析师、科学家,还是对此领域感兴趣的学生,这都是一个不可多得的学习机会。通过这门课,你将为未来的预测建模打下坚实的基础。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-matlab

作者 CourseEye