跳至内容

数据、AI 和云课程

掌握重要技能

观看专家讲师的短视频,然后在浏览器中通过互动练习实践所学内容。

  • 按自己的节奏学习
  • 获得实践经验
  • 完成精简章节

创建您的免费帐户

继续使用 Google显示更多选项


继续操作即表示您接受我们的《使用条款》和《隐私政策》,并同意您的数据存储在美国。
770 课程

课程

Databricks 数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 624 条评价

使用 Databricks 创建可视化和动态仪表板,将原始数据转化为清晰、可操作的洞察。

数据可视化

3小时

课程

Gemini in Google Sheets

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 247 条评价

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

人工智能

30 min

课程

SQL 报表制作

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 822 条评价

学习如何构建自己的 SQL 报表和仪表板,同时提升数据探索、清洗和验证技能。

报告

4小时

课程

Google Sheets 中的 Pivot Table

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 222 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

Snowflake 生成式 AI 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 359 条评价

学习使用 Snowflake Cortex 内置的 LLM 函数构建 AI 应用,实现文本分析、生成和多步骤工作流。

人工智能

2小时

课程

高效 R 代码写作

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 136 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

Digital Transformation with Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 122 条评价

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

云计算

2小时

课程

Google Sheets 统计学入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 607 条评价

学习如何利用电子表格中的统计技术,更有效地处理数据并提取洞察。

概率与统计

4小时

课程

Java 中的输入/输出与流

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 419 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

Tableau 中的数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 849 条评价

数据可视化是数据分析师最受欢迎的技能之一。 本课程助您使用 Tableau 更好地展示您的发现。

数据可视化

6小时

课程

创建 PostgreSQL 数据库

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 638 条评价

学习如何创建 PostgreSQL 数据库,并探索其结构、数据类型以及如何规范化数据库。

数据准备

4小时

课程

Oracle SQL 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 255 条评价

提升 Oracle SQL 技能,涵盖 SQL 基础、聚合、组合和自定义数据。

数据处理

4小时

课程

AI for Marketing

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 189 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

Gemini in Google Drive

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 234 条评价

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

人工智能

30 min

课程

Keras 深度学习入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 132 条评价

学习使用 Keras 开始开发深度学习模型。

人工智能

4小时

课程

Python 中的超参数调优

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 834 条评价

学习 Python 中的自动超参数调优技巧,包括网格搜索、随机搜索和智能搜索。

机器学习

4小时

课程

Data Transformation with Polars

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 120 条评价

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

数据处理

4小时

课程

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 44 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 中的 A/B 测试

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 364 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

Seaborn 数据可视化进阶

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 459 条评价

用 Seaborn 的高级可视化工具,轻松制作美观且信息丰富的可视化图表。

数据可视化

4小时

课程

商务营销分析

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 584 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

Alteryx 中的数据转换

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 799 条评价

解锁 Alteryx 数据转换,掌握 Crosstab、Transpose 和工作流优化,在这门互动课程中学习。

数据处理

2小时

课程

KNIME 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 539 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

Azure 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 667 条评价

探索 Azure 的 Compute、Storage 和 Automation 服务,获得实操经验。

云计算

1小时

课程

Google: Agent Fundamentals

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 71 条评价

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

云计算

1小时

课程

Python 中的 Spark SQL 入门

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 168 条评价

学习如何在 Python 中使用 SQL 在 Spark 中处理数据并创建机器学习特征集。

数据处理

4小时

课程

Python 中的降维

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 886 条评价

理解数据降维概念,并掌握在 Python 中实现这些技术的方法。

机器学习

4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。

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

随时随地通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战提升技能。