课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-feature-engineering-bias-detection
在现代数据科学领域，特征工程是构建有效预测模型的重要环节。Coursera上的《AI工作流程：特征工程与偏差检测》课程是IBM AI企业工作流认证专业化的第三门课程。这门课程的内容设计非常巧妙，鼓励学员按照顺序完成，确保每一个知识点都能在前一课程的基础上得到有效的拓展和应用。
本课程从假设的媒体公司出发，带领学员进入工作流程的下一个阶段。课程重点介绍了特征工程的最佳实践、处理类别不平衡的方法以及如何检测算法偏差等关键技能。
在课程的数据转换与特征工程模块中，学员将学习到有效特征工程所需的技能，这些技能基于数年的实践经验，呈现为一系列最佳实践，能帮助学员在实际工作中优化数据处理流程。
而在模式识别与数据挖掘最佳实践模块中，课程将继续深入特征工程相关技能的探讨，重点关注离群值的处理以及运用无监督学习技术寻找数据模式的方法。通过这些实用的技巧，学员将能够更好地分析和理解数据。
通过这门课程，参与者不仅能掌握必要的特征工程技能，还能提升数据分析的深度与广度，为后续的AI模型构建打下坚实的基础。
总的来说，《AI工作流程：特征工程与偏差检测》是一门内容丰富、实用性强的课程，非常适合希望在数据科学领域进一步发展的学员。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-feature-engineering-bias-detection