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教授：David Wagner, Swupnil Sahai
评论贡献者：Weijun-H
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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