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数据、AI 和云课程

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727 课程

课程

Dealing with Missing Data in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 178 条评价

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

数据处理

4小时

课程

Monitoring Machine Learning in Python

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 344 条评价

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

机器学习

3小时

课程

ARIMA Models in Python

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 393 条评价

Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

机器学习

4小时

课程

Improving Your Data Visualizations in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 284 条评价

Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.

数据可视化

4小时

课程

Data Processing in Shell

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 486 条评价

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

数据处理

4小时

课程

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 79 条评价

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

云计算

1小时 15 min

课程

Market Basket Analysis in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 256 条评价

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

机器学习

4小时

课程

Feature Engineering with PySpark

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 286 条评价

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

数据处理

4小时

课程

Case Study: Analyzing Job Market Data in Tableau

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 536 条评价

In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.

数据可视化

3小时

课程

Visualizing Geospatial Data in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 333 条评价

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

数据可视化

4小时

课程

Introduction to Data Versioning with DVC

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 377 条评价

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

机器学习

3小时

课程

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 87 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

Anomaly Detection in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 174 条评价

Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.

概率与统计

4小时

课程

Conquering Data Bias

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 217 条评价

Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.

数据管理

2小时

课程

Factor Analysis in R

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 145 条评价

Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.

概率与统计

4小时

课程

Bayesian Data Analysis in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 252 条评价

Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!

概率与统计

4小时

课程

Fine-Tuning with Llama 3

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 370 条评价

Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.

人工智能

2小时

课程

Data Pipeline Automation in Snowflake

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 37 条评价

Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.

数据工程

3小时

课程

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 208 条评价

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

概率与统计

4小时

课程

Monte Carlo Simulations in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 155 条评价

Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!

概率与统计

4小时

课程

Data Strategy

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,734 条评价

Master strategic data management for business excellence.

数据管理

1小时

课程

Case Study: Ecommerce Analysis in Power BI

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 199 条评价

In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.

数据可视化

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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