课程主页: https://www.coursera.org/learn/design-thinking-predictive-analytics-data-products
大家好，今天我想和大家分享一下我最近在Coursera上学习的课程——《数据产品的设计思维与预测分析》。这门课程是‘Python数据产品系列’的第二门课程，基于第一门课中的数据处理内容，深入讲解了如何用Python设计预测模型的基本原理。
在这门课程中，我学到了许多统计学习的基础概念，并且培养了构建预测模型的各种方法。每一周，我们都会有实践经验，通过数据处理和构建模型的练习，逐步提升我们的技能。
课程大纲
- 第一周：监督学习与回归
这一周我们会介绍课程大纲，下载所有的课程资料，并让你的系统准备好学习。同时，我们会学习监督学习和回归的基础知识。
- 第二周：特征
这一周我们将深入学习数据集中的特征是什么，以及如何通过清理、处理和分析特征来提升数据质量，使用Jupyter笔记本进行操作。
- 第三周：分类
我们将学习分类及其多种实现方法，包括K近邻算法、逻辑回归和支持向量机。
- 第四周：梯度下降
这周我们将学习如何正确训练和测试模型，并在Python和TensorFlow中实现梯度下降算法。
- 最终项目
在最后一周中，我们将继续利用第一门课程中的项目，使用简单的预测机器学习算法，寻找数据集，进行清理，并对数据进行基础分析。
总的来说，这门课程不仅帮助我更好地理解了数据产品的设计与预测分析，还让我在实践中积累了实用的技能。对于任何希望在数据科学领域提升自己的同学来说，这门课程都是一个不容错过的机会！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/design-thinking-predictive-analytics-data-products