Module 01 · From Problem to Approach and From Requirements to Collection
Course Introduction欢迎参加《数据科学方法论导论》课程
这不仅是课程的开始，更是您未来职业故事的起点。您在这里获得的不仅是知识，更是未来向他人通过讲述如何理解问题并产出改变现状的答案的经历。
在本课程中，您将深入洞察数据科学方法论。完成课程后，您将能够描述数据科学家如何应用结构化方法来解决商业问题，并准备好开始书写属于您自己的数据科学方法论故事。
课程学习资源与方式
您将通过以下方式掌握基础的数据科学方法论：
- 🎥 教学视频：结合真实案例研究进行讲解。
- 💻 交互式实操实验室：提供动手练习技能的机会。
- 📝 练习评估：巩固所学知识。
- 📖 可下载词汇表：供您随时参考。
- ✅ 分级评估：每节课结束后的测试，以及课程结束时的最终知识验证。
课程内容大纲详览
本课程将带您深入探索数据科学方法论的各个阶段。具体安排如下：
| 模块 (Module) | 课时 (Lesson) | 核心内容 (Key Topics) |
|---|---|---|
| Module 1 | Lesson 1 | 探讨 商业理解 (Business Understanding) 与 分析方法 (Analytics Approach) 阶段。 |
| Module 1 | Lesson 2 | 探索数据科学家在 数据需求 (Data Requirements) 与 数据收集 (Data Collection) 阶段的工作。 |
| Module 2 | Lesson 1 | 审视 数据理解 (Data Understanding) 与 数据准备 (Data Preparation) 阶段发生的工作。 |
| Module 2 | Lesson 2 | 学习 建模 (Modeling) 与 评估 (Evaluation) 阶段。 |
| Module 3 | Deployment | 专注于 部署 (Deployment) 与 反馈 (Feedback) 阶段。 |
真实案例研究：医疗场景
本课程将通过一个具体的真实场景，展示如何应用数据科学方法论：
场景背景：一家医疗机构在患者首次出院前，仅有有限的预算来妥善处理患者的病情。
核心问题：如何以最佳方式分配这些资金，以最大化利用率并提供高质量的护理？
预期成果：若新的数据科学试点项目成功，机构将通过为医生提供新工具（整合及时的、数据驱动的信息到护理决策中），从而提供更优质的患者护理。
学习贴士与支持
- 👁️ 视觉辅助：在浏览案例研究信息时，请留意屏幕右上角显示的图标，这将帮助您区分理论与实践。
- 🤝 社区支持：如果在学习过程中遇到挑战或有疑问，您可以在课程的讨论论坛中寻找支持与答案，并与其他学员建立联系。
课程先修要求
在开始本课程前，您应当具备：
- 基础的数据科学知识。
- 使用 Jupyter Notebooks 的能力。
结语
再次欢迎来到本课程。我们期待您顺利完成学习，获得这份有价值的证书，并在数据科学的职业道路上继续前行。
(音乐起)