课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python
在当今数据驱动的世界里，数据科学已成为一项极为重要的技能。本课程《Python中的数据科学与scikit-learn入门》旨在为学习者提供坚实的基础，帮助他们掌握如何运用Python及人工智能来创建和测试假设。
课程从基础入手，首先介绍Python编程，尤其是针对数据科学的基本知识，例如变量、循环、函数以及数据结构。通过使用Jupyter Notebook，学习者能够更直观地体验编程的乐趣。
接下来，课程深入讲解Numpy和Pandas这两个数据科学最为重要的库。学习者将会掌握如何创建和操作数组、表格，以及如何有效处理数据集，包括数据的索引、合并和重塑。
在掌握基础知识后，课程将引导学习者回顾scikit-learn，通过实际的机器学习算法进行假设测试。学习者将学会数据预处理、特征工程和预测建模等技能，并能够借助scikit-learn库进行深入的数据分析。
最后，课程的项目将聚焦于使用分类算法预测心脏病的存在，学习者将在真实的患者数据上应用他们所学的知识，通过实现一个完整的数据科学项目，提升实践能力。
总体来看，这门课程深入浅出，内容丰富，非常适合初学者。通过系统的学习，学习者不仅能够掌握数据科学的核心概念，而且能够熟练使用Python进行数据分析与机器学习。无论你是学生、职场新人，还是希望提升自己技能的专业人士，这门课程都将是一个很好的选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python