课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-analytics-accountancy-2

数据分析基础（会计学 II）课程概述

欢迎参加《数据分析基础（会计学 II）》课程！本课程非常适合会计和财务领域的学生和从业者，旨在帮助您掌握数据分析的基础知识和技能。入学后，建议您花一些时间浏览课程网站，查看每周的学习材料以及您需要完成的作业。您可以通过讨论区与同班同学交流课程内容，共同促进学习。

课程大纲

模块一：机器学习导论

该模块为后续课程奠定基础，介绍机器学习的基本概念以及如何使用Python和scikit-learn进行机器学习。您将了解机器学习和人工智能如何影响商业环境，学习线性回归等基础算法。

模块二：基本算法

此模块将详细介绍三个重要的机器学习算法：逻辑回归、决策树和支持向量机。您将学习如何使用这些算法进行分类和回归任务，并了解如何评估其性能。

模块三：机器学习中的实用概念

本模块将介绍应用数据分析（特别是机器学习）时面临的挑战，学习如何构建和重用机器学习模型。

模块四：过拟合与正则化

您将学习过拟合的概念，交叉验证的重要性及其如何帮助识别最佳参数。

模块五：基本概率算法

讨论在生产环境中应用的机器学习工作流程，介绍朴素贝叶斯和高斯过程等算法。

模块六：特征工程

介绍特征选择的重要性，讨论伦理问题，并学习如何选择最佳特征或构建新特征。

模块七：聚类导论

讲解聚类技术及其在商业中的应用，介绍K-means和基于密度的DB-SCAN方法。

模块八：异常检测导论

介绍异常值的概念及识别异常值的不同技术，包括统计方法和机器学习技术。

结论

总的来说，《数据分析基础（会计学 II）》是一个极具价值的课程，尤其适合希望在会计和财务领域利用数据分析的专业人士。通过本课程的学习，您将能够在实际工作中应用所学的知识，提升自己的职业竞争力。

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