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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

面向开发者的 Azure 安全实现

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 114 条评价

Azure 安全性

云计算

3小时

课程

Building AI Agents with CrewAI

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 96 条评价

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

人工智能

1小时

课程

用 Python 提升数据可视化

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 307 条评价

学习构建引人注目且美观的可视化,以高效有效地传达结果。

数据可视化

4小时

课程

R 中的因子分析

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 159 条评价

用探索性和验证性因子分析探索潜变量,如人格。

概率与统计

4小时

课程

R 中的预测

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 51 条评价

学习如何使用 R 中的时间序列预测来预测未来,包括 ARIMA 模型和指数平滑方法。

概率与统计

5小时

课程

Power BI 中的时间序列分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 271 条评价

通过这门实用的 Power BI 时间序列分析课程,学习如何分析随时间变化的数据。 使用真实数据集并实践常用技术。

数据可视化

5小时

课程

Python 中的蒙特卡洛模拟

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 166 条评价

用 Python 学习设计并运行自己的蒙特卡洛模拟!

概率与统计

4小时

课程

案例研究:用 Python 构建软件

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 296 条评价

用 Python 构建真实应用——实践使用 OOP 和软件工程原则,编写简洁且易维护的代码。

软件开发

3小时

课程

Python 中的异常检测

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 178 条评价

在这门四小时课程中,检测数据分析中的异常,并扩展你的 Python 统计工具包。

概率与统计

4小时

课程

Building AI Agents with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 22 条评价

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

人工智能

4小时

课程

Python 中的 MongoDB 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 375 条评价

学习使用 MongoDB 灵活处理和分析结构化数据。

数据工程

3小时

课程

Python 中的集成方法

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 415 条评价

学习如何使用 bagging、boosting 和 stacking 等集成技术,在 Python 中构建高级且高效的机器学习模型。

机器学习

4小时

课程

R 中的聚类分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 71 条评价

培养对层次聚类和 k-means 聚类工作原理的直觉,并学习如何将其应用于从数据中提取洞察。

机器学习

4小时

课程

Azure 计算解决方案

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 123 条评价

了解 Azure 中容器的工作原理,包括注册表、ACI、AKS 基础、扩展、监控和故障排除。

云计算

3小时

课程

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 45 条评价

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

云计算

30 min

课程

用 R 分析调查数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 219 条评价

学习调查设计,掌握常见设计结构,并可视化和分析调查结果。

概率与统计

4小时

课程

在 R 中处理缺失数据

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 141 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

Tidyverse 的数据建模

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 232 条评价

探索数据建模中的不同类型,包括用于预测的类型,并学习如何在 Tidyverse 中进行线性回归和模型评估指标。

概率与统计

4小时

课程

DataLab 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 115 条评价

学习使用 DataLab 的基础知识,这是一款用于数据分析和探索的 AI 驱动数据笔记本。

报告

1小时

课程

使用 PySpark 进行特征工程

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 296 条评价

掌握数据科学家70-80%时间都在做的核心细节:数据整理与特征工程。

数据处理

4小时

课程

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 20 条评价

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

云计算

3小时 41 min

课程

在 Python 中可视化地理空间数据

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 343 条评价

学习如何使用 geopandas 包和 folium 地图在 Python 中制作吸引人的地理空间数据可视化。

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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