课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-matlab
随着数据分析和机器学习的不断深入，特征工程的重要性逐渐显现。在Coursera上提供的“使用MATLAB进行数据处理和特征工程”课程，对于希望在数据处理领域更上的“一层楼”的学习者而言，是一个非常精彩和有用的选择。
这个课程基于你在“使用MATLAB进行探索性数据分析”中学习到的技能，旨在帮助你为预测建模打下坚实的基础。课程的内容不仅包括如何对来自多个来源的数据进行合并，还涉及如何处理混乱、无序甚至缺失的数据。
课程大纲如下：
1. **调查您的数据** - 了解如何运用MATLAB分析新的数据集，不同分布的探索和量测。
2. **整理您的数据** - 掌握如何为分析准备数据，包括字符串变量的处理和多个文件的结合。
3. **清理您的数据** - 熟悉缺失值和离群值的处理，以及如何标准化不同规模变量的比较。
4. **找到重要的特征** - 创建特征以更好地理解数据，并评估这些特征的预测潜力。
5. **特定领域特征工程** - 应用学到的理论，在不同的领域创建及评估时间信号、图像处理及文本处理等特征。
这门课程特别适合那些拥有一定领域知识和对计算工具的应用有一些了解，但没有编程基础的学习者。通过这个课程，你将能够建立数据处理和特征工程的全面视角，从而在数据分析领域钻更深、走得更远。对于从事数据科学、市场分析和金融数据等领域的广大专业人士来说，这将是一个值得投资的课程。
总的来说，如果你对数据处理、特征工程着迷，甚至是想要迈入毫米行的预测建模的话，这门课程绝对是你的不二之选。
希望借此简单分享让我认为这是一门很全面的课程，对有数据处理需求的人来说非常友好！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-matlab