Deep Learning Specialization on Coursera

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

作者 CourseEye