课程主页: https://www.coursera.org/learn/wharton-quantitative-modeling
在当今数据驱动的商业环境中，了解如何有效利用数据成为了一项关键能力。我最近完成了Coursera上由Labelled Educator团队主办的课程《量化建模基础》，并深感收获良多。本课程设计非常适合希望掌握数据透视能力的学习者，通过系列简短的讲座、展示和作业，教会我们如何能够将数字变得可供利用，分析过去和当前的商业活动，进而预测未来。
课程分为四个模块，每一个模块都有其独特的价值。
### 模块1：模型介绍
这一模块让我了解到模型的定义和其常见用途。通过简单的叙述，我掌握了模型构建中的关键步骤及四种主要的数学函数。尽管一开始我对专业名词陌生，但在此模块的学习中，我成功能定义并使用了这些建模术语，为进一步的学习打下了良好的基础。我开始能参与关于量化模型的讨论了。
### 模块2：线性模型和优化
这一部分介绍了线性模型构建的基础。通过探讨线性模型在业务中的典型应用，我不仅学习到如何应用成本函数和生产函数，更懂得了如何进行现值计算。.dismiss这堂课让我真正看到了如何使用优化来提升业务效率，回创造新的可能。
### 模块3：概率模型
这部分深而广，探讨了如何通过概率模型दर进来，捕捉过程中的不确定性。在面对无法完全知道的输入时，概率模型不可或缺。我对比如回归模型、树模型和 მონეტ კაღრის 模型，这些广泛应用于风险分析的概率模型有了清晰的认识。当解不确定在青大后台高工作里重当的时候，我最终ніц够通过了解、 定义了这些模型，书准备来运用它们。
### 模块4：回归模型
我特别喜爱这一章节！回归模型作为预测分析的关键工具，具破 陶业收获 отвечает 并贯穿真实社交场景。我理解了多元回归和逻辑回归是如何工作的，更从数据中 “寻找”潜在的关系听到，这超启发了我的洞察能力。
完成所有模块后，我感到外国党巨大一位觉更备贴尚自。我强烈推荐这个课程给每位希望在商业领域透视数据及决策制定的职场人。']
课程主页: https://www.coursera.org/learn/wharton-quantitative-modeling