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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-science-basic/
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**课程名称：** 数据科学基础 (data-science-basic) **课程概述：** 本课程专为有志于了解数据科学、统计分析和机器学习的初学者设计。课程内容涵盖分析类型、特点及其在商业实践中的应用。通过实例，如： * **回归分析：** 预测房地产价格。 * **线性判别分析：** 预测客户是否会使用优惠券。 * **决策树模型：** 处理更复杂的条件预测。 * **聚类：** 自动对客户数据进行分组。 * **监督学习：** 训练数据与评估数据的概念。 此外，课程还将探讨在商业环境中应用数据科学时的注意事项，包括： * 数据科学的核心——理解“关系性”。 * 预测精度与过拟合。 * 分析方法与解释的易用性。 * 数据科学应用时的社会伦理问题。 **主要教学内容：** 1. **统计分析与机器学习基础** * 回归分析（单变量回归，多变量回归） * 线性判别分析 * 决策树模型 * 聚类 * 监督学习 2. **统计分析与机器学习的商业应用** * 商业应用案例 * 理解数据关系 * 数据收集 * 预测精度与过拟合 * 社会伦理与责任
データサイエンス、統計分析、機械学習・・・むずかしそうだけど、どういうものか学んでみたい！という方向けのコースです。分析の種類、特徴、そしてビジネスの現場でどのように使うことができるのか、幅広く紹介します。「不動産価格」を予測する回帰分析「この顧客にクーポンを送ったら、そのクーポンは使われるか」を予測する線形判別分析さらに条件が複雑になったときに使える、決定木モデル顧客データを自動的にグループ分けできる、クラスタリング教師あり学習訓練データ、評価データさらに、データサイエンスをビジネスの現場で使うときの注意点についても解説します。データサイエンスの特徴である「関係性」を読み解く予測精度と過学習分析手法と、説明のしやすさデータサイエンスを活用するときの社会倫理以下が主な目次です。1. 統計分析・機械学習の基本回帰分析（単回帰、重回帰）線形判別分析決定木モデルクラスタリング教師あり学習2. 統計分析・機械学習のビジネス活用ビジネス活用事例データの関係性を読み解くデータの収集予測精度、過学習社会倫理、説明責任
