课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-wrangling-analysis-abtesting
课程概述
在这个信息爆炸的时代，数据科学已成为各大行业追逐的香饽饽。其中，数据整理与分析是数据科学的基石，而SQL作为一种强大的查询语言，正是我们进行这项工作的有效工具。
Coursera上的“数据整理、分析和AB测试与SQL”课程，正是为了帮助学习者将《SQL for Data Science》中教授的技能应用于四个日益复杂且真实的数据科学案例研究。无论你是刚接触数据科学的新手，还是想要提高技能的从业者，这门课程都为你打开了通往数据分析新世界的大门。
课程大纲
未知质量的数据
在这个模块中，你将学习如何从一组新数据中创建可信的分析。你将掌握如何填补一些空值，识别不可靠的数据，并发现数据缺失的原因。通过定义新指标，你还将能够回答模糊的问题。
创建干净的数据集
在创建干净的数据集模块中，你将了解数据类型的主要类别，以及如何将未过滤的数据处理成可以进行数据分析的表格。你将明白为什么数据仓库与生产数据库是分开的，并能够运用所学的工具创建值得信赖的表格。
SQL问题解决
通过该模块，你将能够规划你的JOIN操作，并突出不同问题所需的详细程度。你将练习回答数据问题，从而为应对各种模糊或不恰当的问题做好准备，并制定出使用数据回答这些问题的策略。
案例研究：AB测试
该模块将教会你如何使用SQL技能设置基本的AB测试系统。你将能够应用假设检验来验证用户行为变化的假设，并使用直接与业务指标相关的指标来测试和解释结果。通过这部分内容的学习，你将为未来更复杂的AB测试打下坚实的基础。
课程推荐
总的来说，这门课程内容丰富，实用性极强，适合不同层次的学习者。如果你想在数据科学领域打下坚实的基础，学会如何有效地处理和分析数据，那么我强烈推荐这门课程。通过实践性的案例学习，你能迅速提升自己的数据分析能力，甚至在将来进行更高级的分析工作时也会游刃有余。
总结
一门好的课程不仅能传授知识，还能激发学习者的求知欲。希望通过这篇推荐，能够帮助更多的学习者发现这门课程的价值，并在数据科学的道路上不断前行。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-wrangling-analysis-abtesting