课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-es
在当今数据科学的领域，特征工程是一项至关重要的技能，其中涉及数据的处理和转换，以便为机器学习模型提供有用的输入。Coursera上提供的‘Feature Engineering en Español’课程正是围绕这一主题展开的，旨在帮助学习者掌握如何利用特征工程提升机器学习模型的准确性。
该课程首先介绍了Vertex AI Feature Store，帮助学习者了解该工具的基本概念及其在特征工程中的应用。接下来，课程深入分析了从原始数据到特征的转变过程，这一阶段通常是AA（人工智能）项目中最耗时和最具挑战性的部分。通过结合领域知识，学习者将认识到哪些元素是好的特征，以及如何在AA模型中有效地表示它们。
随后，课程会探讨在BigQuery ML和Keras中进行特征工程的技巧，并阐述一些高阶的特征工程实践，帮助学生了解机器学习与统计学之间的区别。在课程的后半部分，学习者将进一步了解如何借助Dataflow和Apache Beam进行数据预处理和特征创建。这些技术将使学生能够更加深入和专业地处理特征数据。
课程还涵盖了特征组合在现代机器学习中的重要性，以及如何使用TensorFlow Playground进行相关学习事项。此外，学习者将会了解到TensorFlow Transform（tf.Transform）这一用于数据预处理的重要库，具体学习其在处理需要全数据传递的情况下的应用。
最后，课程通过总结模块回顾学习内容，帮助学员巩固知识。
整体来说，‘Feature Engineering en Español’课程对于希望在特征工程方面提升技能的学习者来说，是一个非常宝贵的资源。无论是初学者还是希望深化专业知识的从业人员，这门课程都为他们提供了丰富的学习材料和实践机会。
如果您对如何提高机器学习模型的性能充满好奇，或者想要更好地理解特征工程的核心概念，这门课程将是您的不二选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-es