课程主页: https://www.coursera.org/learn/response-surfaces-mixtures-model-building
在数据科学和统计分析领域，优化过程乃至系统的响应性能是一个重要课题。而Coursera上的《响应面、混合物与模型构建》课程正是针对这一领域提供了一系列实用的工具和方法。
该课程首先介绍了因子实验的概念，帮助学习者识别与过程或系统响应主要相关的因子。随后，课程深入探讨如何优化这些重要因子的水平，以获得最佳响应值。作为学习者，你将会了解到响应面框架下的设计和优化工具。
课程大纲：
1. 因子和分数因子的额外设计与分析话题
2. 回归模型
3. 响应面方法与设计
4. 鲁棒参数设计与过程鲁棒性研究
每个单元都带有丰富的实例和练习，实际上手提高实践能力，使得复杂的统计内容变得易于理解。这对于统计学、工程学甚至是相关的商业应用都有非常重要的意义。
总的来说，如果你希望提升自己在设计、建模和优化方面的能力，此课程绝对值得推荐！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/response-surfaces-mixtures-model-building