欢迎学习《分析思维、数据科学和数据挖掘入门》。在本课程中，我们将首先探索数据科学的领域和专业，重点是处理数据时所需的技能和道德考量。我们将回顾数据科学可以解决的业务问题类型，并讨论 CRISP-DM 流程在数据挖掘工作中的应用。我们还将简要介绍描述性分析、预测性分析和推测性分析，并以一个探索活动作为课程的结尾，让您更多地了解数据科学工具包中的工具和资源。
分析思维、数据科学和数据挖掘入门
分析思维、数据科学和数据挖掘入门
本课程是 数据科学基础 专项课程 的一部分
位教师：Julie Pai
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
11,590 人已注册
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 数据科学基础 专项课程 专项课程的一部分
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- 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
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
欢迎来到模块 1：数据科学：领域和职业。在本模块中，我们将回顾数据科学这一领域，并探讨小数据和大数据的概念。我们还将调查成功数据科学家的技能，并讨论数据科学家在不久的将来可能被要求解决的业务问题类型。
涵盖的内容
2篇阅读材料1个讨论话题
欢迎来到模块 2 "商业中的数据科学"。在本模块中，我们将深入探讨数据科学在商业环境中的应用，并讨论在使用数据时应注意的道德问题。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个作业
欢迎来到模块 3 "数据挖掘和数据分析概述"。在本模块中，我们将首先解释 CRISP-DM，这是一个跨行业的数据挖掘标准流程。我们还将介绍描述性分析、预测性分析和规范性分析。
涵盖的内容
2篇阅读材料1个讨论话题
欢迎来到模块 4 "用数据科学解决问题"。在本课程的最后一个模块中，我们将探索数据科学解决方案在现实世界中的一些应用，并仔细研究数据科学工具包中的工具和程序类型。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个作业1个讨论话题
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
(46个评价)5 门课程 19,511 名学生
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.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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SN
已于 Jul 30, 2025审阅
For Beginner, this is good insight to understand what Data Scientist is , What is his role, Which tools need to be used upon and a road map to become Data Scientist
TM
已于 May 20, 2021审阅
It is informative and gives me overview about data science and the future
RS
已于 Jan 2, 2021审阅
I consider this course a must for one's journey into Data Science. The videos are short and to the point to serve the purpose of the course.
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