UC BerkeleyData8数据科学基础

课号：UC Berkeley Data 8

教授：David Wagner, Swupnil Sahai

评论贡献者：Weijun-H

• Videos: Youtube, B站

• Project & HW

• Slides & Reading & Notes

• AutoGrader 自带本地测试集

课程信息

完完全全的入门课，前半段讲 Python的一些操作，后半段讲统计学的基本概念（假设检验、区间估计、贝叶斯、自举等），并用 Python 模拟。有充足的练习材料。可以看做数据科学版的 CS61a。

适合人群

本课程适合完全没有接触过python，但是想快速入门数据科学的朋友

课程评价

这门课的Lab和Project很全，做完一遍可以很快的进入进阶课程

• 优点：
• 课后练习丰富，题目难度一般
• Project 有一定趣味性，但是个别测试会出错
• 缺点:
• 有一定python基础的话，前半段内容会显得有些冗长

官方资料推荐

• Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science

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• DS100

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