课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning
在数据科学的快速发展中，数据分析与机器学习的结合已成为许多行业的重要推动力。IBM推出的《机器学习职业证书》系列中的第一门课程《探索性数据分析与机器学习》正是极佳的入门选择。本文将为您详细介绍该课程的内容、学习收获以及推荐理由。
课程概述
这门课程主要旨在帮助学习者理解优质数据的重要性。通过本课程，您将掌握从多个数据源（包括SQL和NoSQL数据库）获取数据的常见技术，并学会如何清理数据、进行特征工程，以确保数据可以进行初步分析和假设检验。
课程大纲
- 现代人工智能及其应用的简史：该模块将带您快速回顾人工智能和机器学习的发展历程，并探讨它们在商业中的应用，帮助您思考如何将这些技术应用于日常工作或个人项目。
- 数据获取与清洗：这个模块强调了优质数据对机器学习和人工智能的重要性。您将学习如何从不同来源获取数据，并清理数据以确保其质量。
- 探索性数据分析与特征工程：您将学习如何进行探索性分析，视觉上确认数据准备好进行机器学习建模，并进行特征工程和转换。
- 推论统计与假设检验：该模块介绍推论统计和假设检验，它们常常在分析数据的早期阶段被忽视。您将学习如何为业务问题创建假设并进行测试。
- （可选）荣誉项目：在这一可选的荣誉项目中，您可以运用在课程中所学的技能和知识，选择一个数据集进行数据清洗、特征工程、探索性数据可视化及假设检验。
学习收获
通过完成这门课程，您将获得以下技能：
- 轻松进行特征工程以优化数据集；
- 掌握简单的统计分析，以辅助下一步的业务决策。
推荐理由
这门课程是希望进入数据科学领域的初学者和寻找职业转型的专业人才的绝佳选择。它不仅提供了理论框架，还包括实践工作，让学习者能够把握数据科学的精髓。通过实际操作，您会发现数据分析和机器学习并不是遥不可及的事。强烈推荐给所有对数据科学感兴趣的朋友！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning