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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

Python 概率基础

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 231 条评价

学习随机变量、均值和方差、概率分布及条件概率等概率基础概念。

概率与统计

5小时

课程

AI for Consulting

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 302 条评价

了解 AI 如何将您的咨询工作提升到新高度!更高效、更有效地进行研究、分析和沟通。

人工智能

3小时

课程

Digital Transformation with Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 216 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

R 数据科学的线性代数

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 159 条评价

本课程介绍线性代数,这是支撑数据科学的最重要数学主题之一。

概率与统计

4小时

课程

在 Python 中导入与管理金融数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 72 条评价

在本课程中,你将学习如何使用各种工具和来源在Python中导入和管理财务数据。

应用金融

5小时

课程

使用 Cursor 进行软件开发

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 500 条评价

用 Cursor 构建可投入生产的代码。 学习 AI 提示、重构、测试和高级工作流。

人工智能

1小时 30 min

课程

使用 PyTorch 的文本深度学习

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 859 条评价

用 PyTorch 探索文本深度学习的精彩世界,解锁自然语言处理和文本生成的新可能。

人工智能

4小时

课程

Python 中的 Spark SQL 入门

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 245 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

使用 Google ADK 构建 AI Agent

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 604 条评价

用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 逐步构建客户支持助手。

人工智能

1小时

课程

R 中级回归

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 860 条评价

学习使用多个解释变量进行线性回归和逻辑回归。

概率与统计

4小时

课程

Gemini in Gmail

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 483 条评价

Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.

人工智能

30 min

课程

在 Tidyverse 中用数据进行沟通

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 224 条评价

利用 tidyverse 工具的强大功能,创建出版级图形和自定义样式报告,清晰传达你的结果。

数据可视化

4小时

课程

R 推断基础

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 61 条评价

学习如何通过称为统计推断的过程,根据样本数据对总体得出结论。

概率与统计

4小时

课程

Java 测试入门

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 292 条评价

学习如何使用 JUnit 和 Mockito 编写有效的 Java 测试,以自信构建健壮、可靠的应用程序。

软件开发

3小时

课程

Python 信用风险建模

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 321 条评价

学习如何准备信贷申请数据,应用机器学习和业务规则以降低风险并确保盈利。

应用金融

4小时

课程

使用 pandas 分析营销活动

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 454 条评价

提升 pandas 技能,通过合并、切片、可视化等方法解答营销问题!

探索性数据分析

4小时

课程

Databricks 数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 742 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

Python 投资组合风险管理入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 402 条评价

评估投资组合风险与收益,构建市值加权股票投资组合,并学习如何通过情景生成预测和对冲市场风险。

应用金融

4小时

课程

开发 Python 包

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,050 条评价

学习创建自己的 Python 包,让代码更易用,也更方便与他人共享。

软件开发

4小时

课程

生成学习计划

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 711 条评价

用聊天机器人创建符合你的目标和时间安排的学习指南。 用简单有效的提示词提升技能。

人工智能

1小时

课程

n8n 工作流自动化进阶

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 135 条评价

设计稳健、可用于生产环境的 n8n 自动化流程:获取 API 数据、批量处理数据、处理错误,并按计划无人值守运行。

人工智能

4小时

课程

NoSQL 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 902 条评价

掌握 NoSQL,提升数据工作流效率。 学习 Snowflake 处理大数据,使用 Postgres JSON 处理文档数据,并用 Redis 处理键值数据。

数据工程

4小时

课程

Google Sheets 中级

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 899 条评价

扩展你的 Google Sheets 词汇,深入了解数据类型,包括数值数据、逻辑数据和缺失数据。

数据准备

4小时

课程

Excel 中的数据验证

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 651 条评价

掌握 Excel 数据验证,提高准确性,创建下拉菜单,自信管理库存和订单。

数据管理

2小时

课程

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • 高级技能水平
  • 4.9+
  • 71 条评价

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

云计算

3小时 12 min

课程

AI 助力的 SQL 查询进阶

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 307 条评价

通过编写生成排序、分组、筛选和分类数据查询的 AI 提示词,提升 SQL 技能。

数据处理

3小时

课程

提升 PostgreSQL 查询性能

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 548 条评价

学习如何构建 PostgreSQL 查询,让它们在极短时间内运行。

软件开发

4小时

课程

Azure 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 764 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

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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