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课程名称: Exploratory Data Analysis for Machine Learning
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning
所在平台: Coursera
课程类别: 数据分析
大学或机构: IBM
讲师： Joseph Santarcangelo,Svitlana (Lana) Kramar
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 437MB
课程介绍： IBM 机器学习专业证书的第一门课程向您介绍机器学习和专业证书的内容。在本课程中，您将意识到优质数据的重要性。您将学习检索数据、清理数据、应用特征工程并准备好进行初步分析和假设检验的常用技术。
在本课程结束时，您应该能够：
从多个数据源检索数据：SQL、NoSQL 数据库、API、云
描述和使用常见的特征选择和特征工程技术
处理分类和序数特征，以及缺失值
使用各种技术来检测和处理异常值
阐明为什么特征缩放很重要并使用各种缩放技术
谁应该参加这门课程？
本课程面向有志于在商业环境中获得机器学习和人工智能实践经验的有抱负的数据科学家。
你应该具备哪些技能？
要充分利用本课程，您应该熟悉 Python 开发环境中的编程，以及对微积分、线性代数、概率和统计的基本了解。
本课程属于 IBM Introduction to Machine Learning Specialization/专项课程 中的第1门课程。
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