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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

数据战略

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,857 条评价

掌握战略性数据管理,助力业务卓越。

数据管理

1小时

课程

R 金融中级

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 46 条评价

了解 R 中日期的工作方式,并通过金融示例探索 if 语句、循环和函数。

应用金融

5小时

课程

R 中的监督学习:回归

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 110 条评价

在本课程中,你将学习如何使用线性回归、广义加性模型、随机森林和xgboost预测未来事件。

机器学习

4小时

课程

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 261 条评价

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

云计算

1小时

课程

NoSQL 概念

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 612 条评价

在这门概念性课程中(无需编码),你将了解四大 NoSQL 数据库和常用引擎。

数据工程

2小时

课程

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 219 条评价

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

云计算

45 min

课程

Gemini in Google Docs

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 368 条评价

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

人工智能

30 min

课程

Gemini in Google Sheets

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 370 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

Python 中的定量风险管理

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 278 条评价

用 Python 学习风险管理、风险价值等,并将其应用于 2008 年金融危机。

应用金融

4小时

课程

面向机器学习的 CI/CD

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 468 条评价

用 GitHub Actions 和 Data Version Control 通过 CI/CD 提升你的机器学习开发

机器学习

5小时

课程

Snowflake 中的数据操作

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,172 条评价

掌握 Snowflake 中的数据操作与分析技巧,如 CASE 语句、子查询和 CTE。

数据处理

2小时

课程

Snowflake 管理、治理与协作

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 238 条评价

学习如何在大规模下保护、治理和管理 Snowflake。 涵盖 RBAC、数据脱敏、成本监控、Time Travel 和安全数据共享。

数据管理

3小时

课程

Python 中的降维

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 995 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

课程

Java 代码优化

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 323 条评价

掌握优化 Java 性能的关键技巧,从算法效率到 JVM 调优和多线程。

软件开发

3小时

课程

Gemini in Google Slides

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 461 条评价

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

人工智能

30 min

课程

数据素养进阶:Data Fluency

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 379 条评价

掌握数据流畅度!掌握个人与组织技能,理解行为,打造数据素养文化。

数据素养

2小时

课程

改进 SQL Server 中的查询性能

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 507 条评价

在本课程中,学生将学习编写既高效又易于阅读和理解的查询。

软件开发

4小时

课程

使用 Claude 审计报销

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 47 条评价

厌倦了逐笔核查费用,找出哪些不符合政策?不再了!使用 Claude Cowork 快速生成清晰的费用违规报告。

人工智能

15 min

课程

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 268 条评价

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

云计算

1小时 30 min

课程

金融从业者数学

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 342 条评价

通过实用的 Excel 练习和真实案例,掌握必备的金融数学技能。

应用金融

3小时

课程

Snowflake 中的数据管道自动化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 238 条评价

在 Snowflake 中使用 COPY INTO、Snowpipe、流、任务、动态表和查询性能工具加载、自动化并优化数据管道。

数据工程

3小时

课程

在 R 中处理缺失数据

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 185 条评价

用 naniar 让缺失数据更易可视化、探索和插补,这是一种与 tidyverse 兼容的缺失数据处理方法。

数据准备

4小时

课程

Python 中的数据库入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 329 条评价

在本课程中,你将学习关系型数据库的基础知识以及如何与之交互。

数据处理

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。

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