课程主页: https://www.coursera.org/learn/design-thinking-predictive-analytics-data-products
课程概述
在数据科学领域，了解如何设计和构建预测模型是至关重要的。《设计思维与预测分析》课程正好提供了这样一个机会。它是四门课程中的第二门，继续学习在第一门课程中覆盖的数据处理知识，介绍了Python中设计预测模型的基础知识。
课程大纲
- 第一周：监督学习与回归
本周，我们将介绍课程大纲，下载所有课程材料，以便顺利进行课程学习。我们将简要介绍监督学习和回归的基本概念。
- 第二周：特征
这一周，我们将学习数据集中的特征，以及如何通过清洗、操纵和分析在Jupyter笔记本中工作。
- 第三周：分类
我们将在本周深入学习分类，了解K近邻、逻辑回归和支持向量机等多种实现方法。
- 第四周：梯度下降
本周我们会学习如何正确训练和测试模型，并在Python和TensorFlow中实现梯度下降。
- 最终项目
在本课程的最后一周，你将继续在第一门课程中建立的项目，使用简单的预测机器学习算法。选择一个数据集，清理并对数据进行基本分析。
总结与推荐
此课程适合想要深入了解如何利用Python进行数据分析与预测建模的人士。通过每一周的学习，学生们不仅能够获得理论知识，还能通过实践洞察数据处理和模型构建的具体步骤。如果你对数据科学感兴趣，特别是想在这一领域内获得实战经验，那么这门课程会是一个绝佳选择。
因此，我强烈推荐《设计思维与预测分析》这门课程，它能够为你在数据科学的职业生涯中奠定坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/design-thinking-predictive-analytics-data-products