世界各地的组织机构都在利用数据预测行为，并提取有价值的现实世界见解，为决策提供依据。管理和分析大数据已成为现代金融、零售、营销、社会科学、开发与研究、医学和政府的重要组成部分。 本 MOOC 由伦敦大学金史密斯学院的学术团队设计，将快速向您介绍数据科学的核心概念，为您学习中级和高级数据科学课程做好准备。它侧重于典型数据分析任务所需的基本数学、统计和编程技能。
数据科学基础：Python 中的 K 均值聚类
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您将学到什么
定义并解释数据聚类的关键概念
展示对 Python 语言关键结构和功能的理解。
用 Python 实现 K-means 算法的主要步骤。
设计并执行整个数据聚类工作流程，并解释输出结果。
您将获得的技能
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有5个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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MM
已于 Jun 28, 2020审阅
Very interesting course! The lecturers explain concepts thoroughly which makes the concepts easy to understand even for people without much knowledge in Data Science
SS
已于 Jun 29, 2020审阅
A well presented and interesting course. It would have been good to have some more complex examples with the thinking behind them - the exploratory bit/intelligent bit of the process.
AB
已于 Jun 3, 2019审阅
This course is at right level for a beginner (python and analytics) while going into details around K means clustering
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。