课程主页: https://www.udemy.com/course/master-python-data-analysis-and-modelling-essentials/
在当今数据爆炸的时代，数据分析与建模技能变得愈发重要。Python作为当前最流行的编程语言，无疑是数据科学与机器学习领域的首选工具。最近，我在Udemy上发现了一门非常出色的课程——《掌握Python数据分析与建模基础》。
这门课程适合初学者和中级学习者，甚至许多高级学习者也能从中受益。课程以真实的项目和数据集为基础，使用众所周知的Python库，逐步教你如何探索数据、发现问题并加以解决。
课程内容丰富，涵盖了数据探索、缺失值和异常值检测、相关性分析、特征选择、数据预处理等多个方面。你将学习如何使用Pandas库进行数据探索，如何重命名数据列，如何处理缺失值和异常值，以及如何构建和评估经典的统计回归模型和机器学习回归模型。
学习完成后，你将掌握以下技能：
1. 使用Python Pandas库探索数据
2. 使用不同方法重命名数据列
3. 通过不同方法检测数据集中的缺失值和异常值
4. 使用不同的方法填充缺失值并处理异常值
5. 进行相关性分析并根据分析结果选择特征
6. 使用不同方法对分类变量进行编码
7. 拆分数据集进行模型训练和测试
8. 使用缩放方法规范化数据
9. 开发经典统计回归模型和机器学习回归模型
10. 拟合模型、改善模型、评估模型并可视化建模结果
总的来说，这门课程以其实用性和易懂性，深受数据分析和建模学习者的欢迎。无论你是刚入门的初学者，还是希望提升技能的中级学者，这门课程都能帮助你在数据科学的道路上更进一步。我强烈推荐给所有对数据分析感兴趣的朋友们！
课程主页: https://www.udemy.com/course/master-python-data-analysis-and-modelling-essentials/