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数据、AI 和云课程

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345 课程

课程

Predicting CTR with Machine Learning in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 19 条评价

Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

机器学习

4小时

课程

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 8 条评价

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

云计算

3小时 32 min

课程

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 7 条评价

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

云计算

2小时 6 min

课程

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 6 条评价

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

云计算

3小时 30 min

课程

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 7 条评价

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

云计算

2小时 30 min

课程

Predictive Analytics using Networked Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 32 条评价

Learn to predict labels of nodes in networks using network learning and by extracting descriptive features from the network

概率与统计

4小时

课程

Work with Gemini Models in BigQuery

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 9 条评价

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

云计算

1小时

课程

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 133 条评价

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

人工智能

AI Tutor

3小时

课程

LLM Tool Use with LangChain

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 29 条评价

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

人工智能

3小时

课程

Prompt Engineering with LangChain

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 56 条评价

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

人工智能

2小时

课程

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 44 条评价

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

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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