Coursera课程评测：数据科学工具

10 月 11, 2024 #Coursera, #GitHub, #Jupyter Notebook, #RStudio, #云计算, #开源工具, #数据分析, #数据科学, #机器学习, #编程语言

在当今数据驱动的时代，数据科学的需求日益增加。而要想在这个领域中取得成功，掌握数据科学专业人士所使用的工具至关重要。Coursera的《数据科学工具》课程便是为了帮助学生熟悉这些工具，提升其实践能力。

课程概述：

《数据科学工具》这门课程涵盖了数据科学家所使用的各种工具和技术，包括流行的库与包、数据集、机器学习模型、以及开放源代码、商业、云基础设施和大数据工具。通过使用Jupyter Notebooks和JupyterLab，学生将能够更高效地进行数据分析和模型构建。

课程大纲：

数据科学工具概述：学生将学习到不同种类和类别的数据科学工具，并了解开源、云基础和商业选项。
数据科学程序语言：本模块将帮助学生了解在数据科学中所用的主要编程语言，包括Python、R、SQL等，并探讨每种语言的优缺点。
包、API、数据集与模型：学习各种数据科学库，并了解REST请求与响应的API。学习如何使用机器学习模型来解决实际问题。
Jupyter Notebooks与JupyterLab：介绍Jupyter Notebook的基本架构，学习如何在Notebook中工作，并识别Anaconda Jupyter环境中的工具。
RStudio与GitHub：学习R的基本操作、数据可视化，以及如何使用Git和GitHub进行项目管理。
创建与分享你的Jupyter Notebook：学生将通过一个最终项目展示所学的技能。
[可选] IBM Watson Studio：了解Watson Studio并创建相关的项目，学习其与GitHub的连接功能。

通过这门课程，学生不仅能掌握必要的工具和技能，也能为将来的数据科学职业生涯打下坚实的基础。