本课程最适合具有数学/统计学/计算机科学/工程学等技术背景，希望转行从事数据驱动型工作或行业（如金融、保留、Science、医疗保健、政府等）的人士。机会是无限的。

本课程是 Data Science 专业基于表现的入学课程的一部分。 在本课程中，我们将学习当这些假设没有得到满足时，我们的 Regression 模型会发生什么变化。我们如何才能发现这些模型假设的差异，以及如何补救这些问题，都将在本课程中得到解决。 成功完成本课程后，您将能够 -描述线性回归模型的假设。 -使用诊断图检测线性回归模型假设的违反情况。 -在建立 Regression 模型时执行变量的 Transformer。 -使用合适的工具检测和消除异方差误差。 -使用合适的工具修正自相关性。 -使用合适的工具修正共线数据。 -进行变量选择和模型验证。