课程链接: https://www.udemy.com/course/crisp-mlq-data-pre-processing-using-python/
在数据科学领域，数据预处理是确保模型效果和精确度的关键步骤。近期我发现了一门非常实用的Udemy课程——《CRISP-ML(Q)-Data Pre-processing Using Python(2025)》，它为有志于进入数据科学的学习者提供了系统而全面的学习路径。 本课程由基础讲起，帮助学员理解项目管理方法在数据科学中的应用，包括项目章程（Project Charter）的制定、数据类型与测量指标的理解，以及数据采集机制的掌握。课程详细介绍了主数据采集技术，如调查和实验，为后续分析打下坚实基础。 在探索性数据分析（EDA）部分，课程强调了业务场景中的“4个时刻”，通过图形化方法（如箱线图、直方图、散点图和Q-Q图）帮助学员深入理解数据的特性。 最令人印象深刻的是对数据预处理技术的讲解，包括异常值分析、缺失值插补、缩放方法等，配合实际数据集的操作演练，极大提升了实战能力。 无论你是数据科学初学者，还是希望提升数据预处理技能的从业者，这门课程都值得一试。它不仅帮助你掌握技术，更强调理解业务背景与目标，确保数据准备工作与业务需求紧密结合。 推荐指数：★★★★★，让你的数据预处理水平迈上新台阶！
课程链接: https://www.udemy.com/course/crisp-mlq-data-pre-processing-using-python/