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数据科学方法论(中文版)
根据有趣的真实的案列逐步学习解决数据科学问题的主要步骤:从形成一个具体的商业或研究性的问题到收集和分析数据,再到构建一个模型,最后理解模型部署后的反馈。
试学 该课程招生全部经由邀请
  1. 课程开始

    2016/11/09
  2. 学时

    3小时/周,1周
  3. 程度

    基础
  4. 学习人数

    5

关于本课

抓起你的实验服烧杯口袋计算器……等一下,啥?方向错了!大步上前,紧盯着爆发的那些正在使用的,和那些正在创造浪潮的或者很有前瞻性能决定哪波儿浪要来哪波儿浪已走的数据学方法。

课程讲师

Course Staff Image #1

John B. Rollins

John B. Rollins博士,IBM数据研究员。隶属于IBM分析组,获得德州农机大学石油工程与经济学博士学位。有出色的工程咨询背景,同时作为教授和研究员,发表了多项专利、书籍和文献。曾获得IBM双Plateau专利荣誉奖励,在数据科学方法论上颇有造诣。

课程目录

第一章
  1. 开篇
  2. 商业理解 - 概念 & 案例学习
  3. 分析方法 - 概念 & 案例学习
  4. 数据需求 - 概念 & 案例学习
  5. 数据收集 - 概念 & 案例学习
  6. 数据理解 - 概念 & 案例学习
  7. 数据准备 - 概念
  8. 数据准备- 案例学习
  9. 建模 - 概念
  10. 建模 - 案例学习
  11. 评估 - 概念 & 案例学习
  12. 部署 - 概念 & 案例学习
  13. 反馈 - 概念 & 案例学习
  14. 课程总结
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