数据科学的顶峰 哈佛大学：PH125.9x | 数据科学：Capstone 抽象的 这是的最后一门课程，与该系列以前的课程完全不同。 与“专业证书计划”中的其他课程不同，在本课程中，您将少受讲师的指导。 在此基础课程中，您将通过独立完成自己的数据科学项目来展示到目前为止所学到的知识。 要成为专家数据科学家，您需要实践和经验。 通过完成此基础课程，您将有机会应用在整个系列中获得的R数据分析的知识库和技能，包括数据可视化，概率，推理和建模，数据整理，数据组织，回归和机器学习。 如果您完成了顶峰，您

AI-STAC发现过渡和功能目录 内容 “探索性数据分析永远不可能是故事的全部，但没有别的东西可以作为基础。” —约翰·图基 增强的意图-单任务加速器组件（AI-STAC）是一种用于数据恢复，发现，综合和建模的独特方法，该方法创新了数据科学方法并向生产过渡。 它的起源来自一个孵化器项目，该项目使一个博士团队蒙上了阴影。 数据科学家，负责开发和交付机器学习计划，以定义可衡量的客户成功提议。 由此可见，许多可观察到的“能力”被确定为独特且独立的关注点。 数据科学家以及生产团队的挑战是有效地利用关

成为独立数据科学家 在进行此作业之前，请完整阅读这些说明。 在提交区域中，您会注意到您可以单击链接以预览作业的每个步骤的评分。 这是将用于对等评分的标准。 开始作业前，请先熟悉条件。 这项作业要求您在网络上至少找到两个相关的数据集，并对这些数据集进行可视化，以回答巴西伯南布哥州累西腓地区有关体育或运动的广泛主题（见下文）的问题，或更广泛的巴西。 如果愿意，可以将这些数据集与来自不同区域的数据合并！ 例如，您可能想将巴西的伯南布哥累西腓与美国的安娜堡进行比较。 在这种情况下，至少一个源文件必须与巴