课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing
课程概述
《人工智能工作流程：数据分析与假设检验》是IBM AI企业工作流程认证专业化的第二门课程。强烈建议按照顺序完成这些课程，因为它们并不是独立课程，而是一个完整工作流程的一部分，每门课程建立在之前课程的基础上。
在本课程中，您将为一个假设的流媒体公司进行探索性数据分析（EDA）。课程内容介绍了数据可视化的最佳实践、处理缺失数据的方法和假设检验的基本概念。
课程大纲
数据分析
探索性数据分析主要通过可视化和假设检验来获得见解。本单元关注EDA、数据可视化和缺失值的处理。一种缺失值处理策略对某些模型可能表现更好，而其他策略对另一些模型可能会显示出更好的预测效果。
数据调查
数据科学家使用广泛的统计工具来分析数据并从中得出结论。本单元重点介绍概率分布的估计基础技术，并扩展这些估计以应用于零假设显著性检验。
推荐理由
作为一名正在学习人工智能及数据科学的学生，这门课程提供了扎实的基础知识，不仅有助于理论学习，还有助于实践操作。通过对实际数据集进行分析，我提高了自己的数据可视化能力和假设检验技能，课程的内容安排合理，层层递进，非常适合希望在人工智能领域深造的学习者。
如果您打算在AI领域有所发展，《人工智能工作流程：数据分析与假设检验》是您必不可少的一门课程。建议您在学习过程中认真对待每一个模块，相信您会从中受益匪浅！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing