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本课程专为希望学习如何从数据科学项目的前几个阶段收集结果并将其呈现给利益相关者的商业专业人士而设计。学员将与利益相关者交流模型结果，了解如何构建基本的网络应用程序来展示机器学习模型，以及如何实施和测试可自动执行模型训练、调整和部署流程的管道。
完成数据科学项目
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累 数据分析 领域的专业知识
本课程是 CertNexus 认证数据科学从业人员 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 CertNexus 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本专业的前几门课程中，您通过提取、转换和加载（ETL）流程处理数据，对数据进行分析，并从数据中开发出涵盖机器学习三大学科：分类、回归和聚类的统计模型。但您还没有完成。现在是收集结果并向利益相关者展示的时候了。毕竟，您开展数据科学项目是为了实现业务目标，因此您需要证明您确实成功地实现了这一目标。在第一个模块中，您将向项目的利益相关者报告您的发现。
涵盖的内容
6个视频3篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个讨论话题
创建强大而有趣的演示的一种方法是在网络应用程序中展示您的成果。在本模块中，您将重点了解创建网络应用程序的一些主要技术，您可能希望在演示中使用这些技术。
涵盖的内容
7个视频2篇阅读材料1个作业1个讨论话题
你在整个数据科学项目中所做的大部分工作都可以通过某种方式实现自动化。我们的目标是减少执行一些重复性任务的时间，将更多时间用在需要自己判断的任务上。这就是管道自动化发挥作用的地方。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料1个作业1个讨论话题1个非评分实验室
您将参与一个项目，将本课程的知识应用到实际场景中。
涵盖的内容
1次同伴评审1个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
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Larry W.
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更多问题
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。