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。
#数据分析
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，是一位資料科學家，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。
单元 1:From Problem to Approach将问题转为作法
单元 2:From Requirements to Collection数据收集与整理
单元 3:From Understanding to Preparation了解并准备数据
单元 4:From Modeling to Evaluation模型创建与分析
单元 5:From Deployment to Feedback将分析结果转为回馈
单元 6: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)
4. 小测验
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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