您是否有过完美的数据科学体验？数据提取过程非常顺利。没有合并错误或数据缺失。分析前明确定义了假设。对感兴趣的治疗进行了随机化。分析前制定了分析计划，并严格遵照执行。结论明确，可操作的决定显而易见。您遇到过这种情况吗？当然没有。现实生活中的数据分析非常混乱。面对真实的数据分析，如何管理团队？在这个为期一周的课程中，我们将把理想与现实生活中发生的事情进行对比。通过对比理想与现实，您将学习到有助于管理现实分析的关键概念。

本课程重点突出，旨在让您快速掌握在现实生活中进行数据科学分析的方法。我们的目标是在不牺牲任何基本内容的前提下，尽可能为您提供方便。完成本课程后，您将知道如何： 1, 描述 "完美的 "数据科学体验 2.识别实验设计的优缺点 3.3. 描述提取/收集数据时可能存在的陷阱，并学习管理数据提取的解决方案。质疑统计建模假设并向数据分析师提供反馈 5.描述数据分析交流中的常见误区 6.了解数据分析经理的日常工作。 本课程将从概念层面为数据科学家和统计人员的积极管理者讲授。 讨论的一些关键概念包括： 1.实验设计、随机化、A/B 测试 2.因果推理、反事实 3.数据质量管理策略 4.偏差和混杂 5.机器学习与经典统计推断的对比 课程宣传片：https://www.youtube.com/watch?v=9BIYmw5wnBI 课程封面图片：Jonathan Gross。知识共享 BY-ND https://flic.kr/p/q1vudb