课程以Exploratory Data Analysis (EDA) 为主,我们可以透过这种方式观察变数之间的关系,提供后续分析时一个大概的方向.例如将原本的非线性关系转为 (transform) 线性关系,这样在下一步的建立预测模型时,只要使用线性模型即可.DEA 大部分观察的方式以视觉为主.
简单问题(Quiz),有时提供给说明文件或提示,通常是其他网站的文章.
本课是随选课程,所以没有时间限制.以下以是否付费来讨论.
有一般讨论区,讨论区相较于Coursera较不活跃,但也有可能是因为才刚开始.另外因为是随选课程,所以讨论主题会出现不同的进度.
可以观看影片和练习题(绝大多数都有影片解答),但由于没有像Coursera的同侪审查 (peer review),一些系统无法自动评分的作业交由教练评分与指导,然而免费无此人工功能.
课程专案:有题目与资料集,但没有人评分与回馈.
除了普通讨论区之外,可以在特别的讨论版提出问题,有指导员专责回应.
有人负责评分,指导部分无法自动评分的题目.
有课程参与证明.
与 Johns Hopkins的探索性资料分析内容类似,最大的差别为本课只讨论一种图形系统:ggplot.另外,Udacity有关于资料分析的一连串课程,以python为主要语言.
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GNU/Linux桌面使用者,实体在台中活动.