很高兴能够和大家一起讨论这个问题！暂估入库的课程推荐，我推荐的是基于数据的学习（data-driven learning）。基于数据的学习是一种深度学习方法，主要是通过分析大量数据来学习和预测，获取和应用有用的输入变换，自动发现统计关联关系，改进模型/算法等，并在获得新的知识后自动更新模型。比如，基于数据的学习可以用于新闻分类，文本语义分析，图像分类，自然语言处理等等，这些技术可以帮助机器学习来自动处理数据。 基于数据的学习的一个重要的部分是特征的分析和挖掘。它可以帮助从大量输入数据中抽取有效的结构信息，从而帮助计算机更好地理解和预测给定的任务。此外，基于数据的学习的可以让机器自动从原始数据中发现和利用结构信息，从而得到更高的模型预测准确性。 基于数据的学习对于那些工作在大数据环境中的机器学习工程师和科学家来说是一门非常有用的课程。它既可以帮助它们更好地理解数据，又可以帮助它们构建更有效的模型来完成给定的任务。由于它有很多应用，未来也会给学习者提供很大的机会。 拓展知识：基于数据的学习可以作为一种辅助工具，对其他机器学习技术可以产生重大影响，比如机器学习模型的改进，模型参数的调整，模型融合等等。此外，这种技术还可以应用于无监督学习，例如，可以使用基于数据的学习技术获得未标记样本的深层特征，这些特征可以被用来训练更强大的无监督学习模型。