课程主页: https://www.coursera.org/learn/open-source-tools-for-data-science
课程概述
在数据科学领域，掌握相关工具是获得成功的关键。Coursera上的《数据科学工具》课程专注于帮助学员了解数据科学专业人士在工作中使用的热门工具，以及如何有效利用这些工具。通过参与该课程，学员将深入了解数据科学家工具包的组成部分，包括库与包、数据集、机器学习模型、内核等，同时也会接触多种开放源代码、商业、大数据和基于云的工具。
课程大纲便利探讨
该课程包含多个模块，涵盖广泛的数据科学工具，包括：
- 数据科学工具概览：学习不同类型的工具及其流行示例，了解开源、云端和商业选项。
- 数据科学语言：认识Python、R、SQL等语言，找到最适合你学习的语言开端。
- 包、API、数据集和模型：掌握各种数据科学库，理解API和ML模型是如何帮助问题解决。
- Jupyter笔记本与JupyterLab：掌握如何在实验和记录实验结果上使用这些工具。
- RStudio以及GitHub：学习R和RStudio；还将深入了解使软件开发更高效的版本控制工具Git。
- 创建和分享你的Jupyter笔记本：完成一个项目以展示课程所学的技能。
- [可选] IBM Watson Studio：入门协作平台，探讨如何在IBM的环境下更好分析数据，进阶数据科学工具使用。
课程推荐理由
这门课程非常适合数据科学初学者，它为学员打下了坚实的基础，涵盖了数据分析所用的多种工具。当今天的科技瞬息万变，掌握多种工具是成为数据科学从业者的通行证。课程内容精彩细致，不仅可以增强编程能力，还有助于学生理解和探讨开放数据集，提升数据处理与可视化能力。
我个人深入学习该课程后，不仅获得了对现代数据科学工具的([
课程主页: https://www.coursera.org/learn/open-source-tools-for-data-science