课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-data-science-capstone
在当今数据驱动的世界中，掌握数据科学技能显得尤为重要。《高级数据科学总结课程》正是为那些希望将数据科学知识应用于实际案例中的学习者提供了平台。在本课程中，学生将深入了解大规模并行数据处理、数据探索与可视化、高级机器学习和深度学习等内容。通过项目的完成，学习者将能够阐明架构决策，证明对不同算法、框架和技术特征的理解，以及它们对模型性能和可扩展性的影响。
**课程概述**：
– **第一周 – 确定数据集和用例**: 本模块介绍了该项目的基本流程模型，并要求学习者识别一个实用的用例和数据集。
– **第二周 – 数据提取、转换与加载（ETL）及特征创建**: 本模块强调在每个数据科学项目中，ETL、数据清洗和特征创造的重要性。
– **第三周 – 模型定义与训练**: 此模块侧重于根据用例和数据集选择合适的模型，了解这两个因素如何影响模型算法的选择。
– **模型评估、调优、部署与文档**: 模型训练完成后，评估其性能是至关重要的。此外，当模型完成后，它必须以适当的方式提供给商业利益相关者使用。
本课程不仅仅提供了理论知识，还强调了将这些知识应用于实践的重要性。通过真实的数据集和案例，学习者可以获得宝贵的经验，帮助他们更好地理解数据科学如何运作，同时为进入数据科学领域铺平道路。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-data-science-capstone