课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br
在数据科学和机器学习的领域中，特征工程 (Feature Engineering) 是提升模型性能的关键环节。今天，我想和大家分享一门非常实用的在线课程——《Feature Engineering em Português Brasileiro》。这门课程由Coursera提供，旨在帮助学员深入理解特征存储、提高机器学习模型的准确性以及如何选择最有用的数据特征。
这门课程实施了理论与实际操作相结合的教学方式，使用BigQuery ML、Keras和TensorFlow等工具。课程的内容涵盖了从课程介绍到实际操作的全过程，具体包括：
1. **课程介绍**：本模块概述了课程的框架和目标。
2. **Vertex AI特征存储介绍**：学习特征存储对机器学习项目的重要性。
3. **从原始数据到特征**：深入探讨如何将原始数据转化为有效特征，学习什么是好的特征并如何在模型中表示这些特征。
4. **特征工程**：分析机器学习与统计之间的不同，并学习如何在BigQuery ML和Keras中进行特征工程的最佳实践。
5. **预处理与特征创建**：介绍Dataflow与Apache Beam如何协同工作，进行有效的数据预处理。
6. **特征交叉 – TensorFlow Playground**：探讨当前机器学习方法中，特征交叉所扮演的重要角色。
7. **TensorFlow Transform介绍**：学习tf.Transform库在数据预处理中的应用案例。
8. **总结**：课程的最后对所学知识进行总结。
通过这门课程，您将具备对特征进行深入分析与优化的技能，从而显著提升您的机器学习模型的效能。我强烈推荐给希望提高自己数据处理能力和机器学习水平的同学们！
总之，这门课程的内容丰富且实用，适合想要深入了解特征工程的人士，尤其是那些讲葡萄牙语的朋友们，不容错过！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-br