数据科学方法论课程介绍与评审

10 月 11, 2024 #Coursera课程, #CRISP-DM, #商业分析, #在线学习, #数据准备, #数据分析, #数据建模, #数据科学, #方法论, #降维

在当今数据驱动的世界中，数据科学家扮演着越来越重要的角色。如果你想快速成为一名数据科学家，那么学习像成功的数据科学家那样思考和工作的技能就是最佳捷径。Coursera上的“数据科学方法论”课程就为你提供了这样一个机会。

这门课程将带领你深入了解数据科学的两个著名方法论：基础数据科学方法论和六阶段CRISP-DM数据科学方法论。在学习完这些方法论后，你将能将其应用于各种数据科学场景中。

**课程大纲**
课程分为几个重要模块，首先，你将学习什么使数据科学变得有趣，以及数据科学方法论的定义和应用。你将掌握如何从商业理解和分析方法这两个阶段入手，明确数据需求，在数据需求阶段了解如何为决策树分类定义必要的步骤与考虑事项。

接下来，课程将深入探讨数据理解、数据准备、建模和评估的过程。这一阶段，你将学习如何处理缺失、无效或误导性的数据，并通过实践实验室掌握相关任务，从而为未来的数据科学问题做好准备。

最后，课程将介绍部署、反馈和最终评估阶段。你将学会如何评估数据模型的表现和影响，并理解如何通过反复迭代来进行模型的改良。这部分的实践实验室将使你能够运用所学知识，解决与电子邮件、医院或信用卡相关的商业问题。

在完成最终项目之前，你将了解CRISP-DM数据科学方法论与John Rollins的基础数据科学方法论之间的比较，并应用所学知识来定义和解决一个商业问题。课程的互动性质允许你既是客户也是数据科学家，最终通过同行评分的方式评估彼此的作业。

**总结**
通过这个“数据科学方法论”课程，学员将掌握数据科学的核心思维和工作流程，提升解决实际问题的能力。不论你是刚入门的数据科学爱好者，还是希望系统提升技能的在职人士，这门课程都将是你的不二选择。