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选课网址:https://www.ewant.org/admin/tool/mooccourse/mnetcourseinfo.php?hostid=13&id=5410
随选随学!Let's have fun with this MOOC: FM-数据科学方法!
(本课程随选随学,仅提供课程影片,无授课教师与助教参与,也不开放测验、讨论区、与证书等功能。)
来学习数据科学家如何思考吧! 在这门课程中,我们将学习对于一个数据科学的问题,要如何一步一步地抽丝剥茧来找寻脉络。我们会使用有趣的真实案列,逐步学习解决数据科学问题的主要步骤:从形成一个具体的具商业性或研究性的议题、收集与分析数据、到模型建构与部署之后,再解读数据所呈现的结果。
本課程適合所有對資料科學有興趣的初學者,使學員能夠學習到資料科學家是怎麼想的,也會讓學員學到在進行資料科學的分析時要採取的各個步驟。
John B. Rollins博士,是一位資料科學,目前服務於IBM的分析部門。
他是美國德州農工大學的石油工程與經濟學博士,除了有有豐富的工程顧問的經驗外,他也是出色教授與研究人員。他擁有多項專利、也出版了書籍,並發表了多篇論文,曾經獲得IBMSecond Plateau Inventor的殊榮,在資料科學分析方面有很深的造詣。
1 Section:From Problem to Approach将问题转为作法
2 Section:From Requirements to Collection数据收集与整理
3 Section:From Understanding to Preparation了解并准备数据
4 Section:From Modeling to Evaluation模型创建与分析
5 Section:From Deployment to Feedback将分析结果转为回馈
6 Section:Final Exam期末考
Module 1: From Problem to Approach 将问题转为作法
1. 了解商业(5:50)
2. 分析方法 (3:35)
3. 实作练习
4. 小测验
Module 2: From Requirements to Collection 数据收集与整理
1. 对数据的要求 (3:30)
2. 数据收集 (3:05)
3. 实作练习)
Module 3: From Understanding to Preparation 了解并准备数据
1. 了解数据 -概念介绍与案例分析 (3:22)
2. 准备数据 - 概念介绍 (3:05)
3. 准备数据 - 案例分析 (4:20)
4. 实作练习
5. 小测验
Module 4: From Modeling to Evaluation 模型建构与评估
1. 模型建构 - 概念介绍Modeling - Concepts (3:00)
2. 模型建构 - 案例分析 (4:00)
3. 模型评估 - 概念介绍与案例分析 (4:00)
Module 5: From Deployment to Feedback 模型部署与取得反馈
1. 模型部署 -概念介绍与案例分析 (3:35)
2. 反馈 - 概念介绍与案例分析 (3:15)
本課程無須背景知識,適合所有對資料科學有興趣的學習者修習
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