Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduccion-ciencia-de-datos-aplicada

在当今数据驱动的世界中,数据科学已经成为一项不可或缺的技能。如果你对如何解读和利用数据产生兴趣,那么“应用数据科学入门”这门课程绝对值得一试。课程由Coursera提供,旨在帮助学生掌握数据科学的基本概念和实用技能。

课程由四个模块组成,持续四周,通过这些模块,你将深入理解数据科学的基本构成,培养成为一名数据科学家的能力。以下是对每个模块的详细解析:

**模块一:数据科学及数据科学家**
本模块为课程开篇,探讨了数据科学的定义及其在各个领域中的应用,特别是如何开展数据科学项目。课程中介绍了ASUM-DM和Design Thinking两种项目方法论,以便让学生学会识别分析机会,并动手实践,通过案例加深理解。

**模块二:数据探索性分析**
在第二模块中,学生将接触数据分析的首个工具,旨在提炼商业洞察。我们将学习单变量统计的基本概念,包括集中趋势和变异程度的测量,然后运用这些知识进行图形化数据展示,以验证商业假设。同时,学生会通过Jupyter Notebook工具,将学到的知识应用于零售案例开拓自己的视野。

**模块三:基于双变量统计的分析模型**
第三模块让学生接触到分析两变量之间关系的挑战。通过学习相关性、列联表和卡方检验等知识,学生将在零售案例中亲自实践这些概念,进一步深化对数据的理解。

**模块四:组间比较和统计模型验证**
最后的模块强调假设检验的重要性。通过两个精心挑选的案例,学生将看到在不同项目中为何必须准确验证假设,以确保研究结果的可靠性。

综上所述,这门课程对于想要进入数据科学领域的初学者来说,提供了坚实的基础。课程内容详尽、实践性强,适合各类学习者。如果你想学习数据科学并希望将所学应用于实际项目中,这门课程将是你理想的起点!

课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduccion-ciencia-de-datos-aplicada

作者 CourseEye