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数据、AI 和云课程

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345 课程

课程

HR Analytics: Predicting Employee Churn in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 41 条评价

In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.

机器学习

4小时

课程

Business Process Analytics in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 42 条评价

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

报告

4小时

课程

Financial Trading in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 73 条评价

This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.

应用金融

5小时

课程

Analyzing Survey Data in Python

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 51 条评价

Learn how to analyze survey data with Python and discover when it is appropriate to apply statistical tools that are descriptive and inferential in nature.

概率与统计

4小时

课程

Programming with dplyr

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 47 条评价

Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.

数据处理

4小时

课程

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 5
  • 3 条评价

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

人工智能

3小时

课程

Intermediate Regular Expressions in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 33 条评价

Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.

软件开发

4小时

课程

Building Response Models in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 29 条评价

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

概率与统计

4小时

课程

Equity Valuation in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 63 条评价

Learn the fundamentals of valuing stocks.

应用金融

4小时

课程

Defensive R Programming

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 71 条评价

Learn defensive programming in R to make your code more robust.

软件开发

4小时

课程

Parallel Programming in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 72 条评价

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

软件开发

4小时

课程

Optimizing R Code with Rcpp

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 12 条评价

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

软件开发

4小时

课程

Analyzing US Census Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 37 条评价

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

探索性数据分析

4小时

课程

Forecasting Product Demand in R

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 29 条评价

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

概率与统计

4小时

课程

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 41 条评价

Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!

数据可视化

4小时

课程

Introduction to Anomaly Detection in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 25 条评价

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

概率与统计

4小时

课程

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 中级技能水平
  • 5
  • 5 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

Mixture Models in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 22 条评价

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

概率与统计

4小时

课程

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 9 条评价

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

云计算

3小时 48 min

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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