课程主页: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-for-data-analysts
在Coursera平台上，一门名为《数据分析员的应用数据科学》的课程正在吸引越来越多的学员。该课程是Databricks提供的数据科学系列课程的第三部分，旨在帮助数据分析员掌握必要的数据科学技能，以便解决实际问题。
课程覆盖了数据科学过程的多个方面。首先，学员将学习应用无监督学习技术来探索数据。这一阶段不仅帮助学员理解数据的结构和特征，也为后续的特征工程和选择奠定基础。
接下来，课程深入探讨特征工程和选择的技巧。这是数据科学中至关重要的一步，正确的特征选择可以显著提升模型的性能。课程将引导学员如何有效地提取和选择对模型最有意义的特征。
在学习了特征工程后，学员将专注于应用基于树的模型。这些模型因其在处理复杂数据时的强大能力而广受欢迎。课程将结合实际案例，帮助学员理解如何构建和调整这些模型。
最后，课程将介绍模型优化的策略，包括超参数调优和交叉验证。这些技巧将帮助学员更好地调整其模型，从而提高预测的准确性和可靠性。
总的来说，《数据分析员的应用数据科学》是一门内容丰富、实践性强的课程，非常适合希望提升数据科学技能的分析员。课程的结构合理，涵盖的主题不仅实用，而且能够帮助学员在实际工作中游刃有余。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-for-data-analysts