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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

高效 R 代码写作

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 150 条评价

学习更快编写 R 代码,掌握基准测试和性能分析,并解锁并行编程的秘诀。

软件开发

4小时

课程

R 中的监督学习:分类

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 159 条评价

在本课程中,您将学习用于分类的机器学习基础知识。

机器学习

4小时

课程

Python 中的金融交易

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 323 条评价

学习用Python实现自定义交易策略、回测并评估其表现!

应用金融

4小时

课程

人力资源中的 AI

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 286 条评价

与 AI 协作,让招聘、员工运营和政策参与更快、更公平。

人工智能

3小时

课程

MLOps 部署与生命周期管理

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,046 条评价

在本课程中,您将探索现代 MLOps 框架,了解机器学习模型的生命周期和部署。

机器学习

4小时

课程

端到端机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 414 条评价

深入了解机器学习,学习如何设计、训练并部署端到端模型。

机器学习

4小时

课程

BigQuery 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 488 条评价

掌握 BigQuery:理解基础、执行查询并优化工作流,高效进行数据分析。

数据工程

4小时

课程

Python 中的 A/B 测试

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 429 条评价

学习用 Python 进行 A/B 测试的实用方法,开展并分析实验。 掌握 p 值、健全性检查和分析,指导业务决策。

概率与统计

4小时

课程

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 140 条评价

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

人工智能

3小时

课程

Python 图像处理

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 228 条评价

学会随心处理、转换和操作图像。

机器学习

4小时

课程

Python 深度学习入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 234 条评价

学习神经网络基础,并使用 Python 中的 Keras 2.0 构建深度学习模型。

人工智能

4小时

课程

商务营销分析

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 667 条评价

了解营销分析师如何利用数据洞察客户并推动业务增长。

领导力

2小时

课程

使用 XGBoost 的极端梯度提升

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 288 条评价

学习梯度提升基础,并使用 XGBoost 构建最先进的机器学习模型,解决分类和回归问题。

机器学习

4小时

课程

AI for Marketing

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 276 条评价

掌握营销中的 AI,规划更聪明的活动,创作优质内容,并构建自定义 AI 代理。

人工智能

3小时

课程

Java 中的输入/输出与流

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 568 条评价

通过学习处理文件、处理数据,并使用真实场景技术构建简洁、可复用的代码,提升你的 Java 技能。

软件开发

4小时

课程

R 函数编写入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 707 条评价

通过学习编写高效、可复用的函数,提升你的 R 技能。

软件开发

4小时

课程

Google Sheets 中的 Pivot Table

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 234 条评价

学习如何创建数据透视表,并通过几次点击快速整理数千个数据点。

数据处理

2小时

课程

Python 中的聚类分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,126 条评价

在本课程中,你将通过使用 SciPy 库的层次聚类和 k-means 聚类等技术了解无监督学习。

机器学习

4小时

课程

KNIME 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 589 条评价

学习使用 KNIME Analytics Platform 进行数据访问、清洗和分析,采用无代码/低代码方式。

数据准备

3小时

课程

Python 中的模型验证

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,051 条评价

学习模型验证基础、验证技术,并开始创建经过验证且高性能的模型。

机器学习

4小时

课程

Alteryx 中的数据准备

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,207 条评价

在 Alteryx Designer 中掌握数据准备、清洗和分析,无论你是新手还是资深分析师。

数据准备

3小时

课程

Building AI Agents with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 70 条评价

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

人工智能

4小时

课程

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 313 条评价

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

云计算

1小时 15 min

课程

面向销售的 AI

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 221 条评价

以 AI 优先的方式处理您的销售工作!学习如何用 AI 自动化潜在客户开发、撰写个性化邮件并简化 CRM 任务。

人工智能

1小时 40 min

课程

Polars 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 598 条评价

学习如何使用 Polars(一个用于快速数据处理的 Python 库)高效转换、清洗和分析数据。

数据处理

3小时

课程

使用 Replit 进行 Vibe Coding

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 942 条评价

用 Replit 学习 vibe coding。 构建类似 Typeform 克隆的应用,并掌握 Replit 应用的安全防护与部署。

人工智能

2小时

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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