课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python
在当今数据驱动的时代，数据科学已成为许多职业领域的核心技能之一。今天，我想和大家分享我在Coursera上学习的课程：Python中的数据科学与Scikit-Learn入门。这门课程不仅适合刚入门的数据科学爱好者，也为想要扎实提升技能的专业人士提供了良好的基础。
课程概述
这门课程旨在教会学员如何利用Python和人工智能的强大功能来创建和检验假设。课程从基础开始，逐步深入到数据科学的应用。我们将学习用于探索性数据分析（EDA）和机器学习的主要库，包括Numpy、Pandas和Scikit-Learn。
课程大纲
课程结构清晰，从Python编程的基础开始，随后逐步进入数据科学的核心概念。以下是每个模块的简要概述：
- 模块1：假设测试的Python编程入门
通过了解Jupyter Notebook的基本操作，掌握Python编程的基础知识，如变量、循环和函数等，学习如何使用模块并解决分类问题。 - 模块2：创建假设：Numpy、Pandas与Scikit-Learn
深入了解Numpy和Pandas的区别，以及它们如何促进数据分析。学习数据操作的基本技能，如索引、合并数据集和数据重塑。 - 模块3：Scikit-Learn重温：假设测试的机器学习
从理论到实践，通过不同类别的机器学习算法来检验我们的假设。包括数据预处理步骤、数据集分析以及模型预测等。 - 模块4：使用分类预测心脏病的存在
最终项目将通过病人数据来预测心脏病的存在，以巩固所学的知识。
这门课程通过理论和实际相结合的方式，帮助学员理解数据科学的基本原理。不同模块的设计，使得内容逐层递进，易于理解和掌握。
如果你是对数据科学有兴趣的新手，或希望推动你的职业发展的专业人士，我强烈推荐这门课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python