数据处理
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课程
在 Power BI 中部署与维护资产
- 中级技能水平
- 4.8+
- 3,208 条评价
学习如何在 Power BI 中部署和维护资产。 你将掌握 Power BI Service 界面及其关键元素，如工作区。
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课程
Excel 中的 Power Pivot
- 基础技能水平
- 4.8+
- 1,471 条评价
掌握 Excel 中的 Power Pivot，帮助导入数据、创建关系并使用 DAX。 构建动态仪表板，挖掘可执行洞察。
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FAQs
什么是数据科学？
数据科学是一个专注于从数据中获取信息的专业领域。数据科学家使用编程技能、科学方法、算法等来分析数据，形成可操作的洞察。
如何学习数据科学？
您需要学习 Python 或 R 等编程语言，掌握数学和统计学原理。数据分析方法和数据科学工具的知识也是必不可少的。学习数据科学有很多方法。除了正式的教育途径，如学位或大学学习，还有很多其他资源可以帮助您按自己的节奏学习。除了在线课程和教程，还有书籍、视频等。
数据科学需要哪些技能？
除了数学和统计学知识，数据科学家还需要 Python、R 和 SQL 等语言的编程技能。此外，数据科学需要处理大型数据集的能力、数据可视化、数据整理和数据库管理知识。机器学习和深度学习技能也很有用。
数据科学可以用来做什么？
在专业领域，几乎每个行业都可以在某种程度上使用数据科学。医疗机构使用数据科学来检测和治疗疾病，金融公司用它来检测和预防欺诈。各种行业都将数据科学用于营销，如构建推荐系统和分析客户流失。
数据科学是好的职业选择吗？
是的，数据科学是美国和全球增长最快的行业之一。它也是薪酬最高的职业之一。根据 Payscale 的数据，在美国，有经验的数据科学家平均收入为 97,609 美元，满意度评分为五星中的四星。
成为数据科学家困难吗？
这里有几个需要考虑的因素。首先，数据科学学位的竞争可能很激烈，通常需要持续的高分。同样，数据科学所需的许多技能需要大量的学习和耐心。掌握所有必要的基础知识可能需要几个月的时间，还需要大量的实践经验才能获得入门级职位。
数据科学需要编程吗？
是的，您需要一些 Python、R、SQL、Java 和 C/C++ 等语言的编程经验。不过，由于语法相对简单，Python 编程语言通常是新手的首选。
成为数据科学家需要多长时间？
对于没有编程经验和/或数学背景的人来说，通常需要 7 到 12 个月的密集学习才能达到入门级数据科学家的水平。但是，重要的是要记住，仅仅学习数据科学的理论基础可能不会让您成为真正的数据科学家。
我可以在数据科学中学习哪些主题？
掌握数据科学基础后，您可以专攻各种领域，包括机器学习、人工智能、大数据分析、商业分析和智能、数据挖掘等。
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