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数据科学
( 24 模块 )

模块 #1
数据科学简介
数据科学概述,重要性和应用

模块 #2
数据科学过程
了解数据科学过程：问题定义,数据收集,清理,分析和可视化

模块 #3
数据科学的 Python
Python 编程语言简介及其数据科学库（NumPy,Pandas 等）

模块 #4
数据预处理
处理缺失值,数据规范化,特征缩放和数据转换

模块 #5
数据可视化
使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化简介

模块 #6
描述统计
集中趋势,变异性和数据分布的测量

模块 #7
推论统计
假设检验,置信区间和 p 值

模块 #8
回归分析
简单和多元线性回归,回归假设和模型评估

模块 #9
特征工程
特征选择,提取和创建技术

模块 #10
监督学习
监督学习,分类和回归简介

模块 #11
无监督学习
无监督学习,聚类和降维简介

模块 #12
模型评估
评估模型性能,过度拟合和欠拟合的指标

模块 #13
决策树和随机森林
决策树和随机森林简介,优势和局限性

模块 #14
支持向量机
支持向量机简介,核技巧和 SVM 类型

模块 #15
神经网络
神经网络,感知器和多层感知器简介

模块 #16
深度学习
深度学习,卷积神经网络和循环神经网络简介

模块 #17
自然语言处理
自然语言处理,文本预处理和文本表示简介

模块 #18
大数据和 NoSQL数据库
大数据,Hadoop 生态系统和 NoSQL 数据库简介

模块 #19
数据讲故事
使用数据可视化和讲故事有效地传达见解和结果

模块 #20
数据科学工具和技术
数据科学工具和技术简介,Jupyter Notebooks 和 Git

模块 #21
案例研究 1：回归分析
将回归分析应用于实际问题

模块 #22
案例研究 2：分类
将分类技术应用于实际问题

模块 #23
案例研究 3：聚类
将聚类技术应用于实际问题

模块 #24
课程总结与结论
规划数据科学职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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