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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

在 Python 中处理缺失数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 224 条评价

学会在 Python 中识别、分析、删除和填补缺失数据。

数据处理

4小时

课程

DVC 数据版本管理入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 459 条评价

探索用于机器学习数据管理的数据版本控制。 掌握设置,自动化管道,并无缝评估模型。

机器学习

3小时

课程

Python 中的 TensorFlow 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 58 条评价

学习神经网络基础,以及如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。

机器学习

4小时

课程

计算机科学概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 197 条评价

了解计算机工作原理,设计高效算法,并探索计算理论,解决现实世界问题。

软件开发

3小时

课程

用 Python 分析财务报表

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 127 条评价

学习使用Python分析财务报表。 计算比率、评估财务健康状况、处理缺失值,并展示你的分析。

应用金融

4小时

课程

在 PostgreSQL 数据库中清理数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 493 条评价

学会整理存储在 PostgreSQL 数据库中的原始、杂乱数据,以提取准确洞察。

数据准备

4小时

课程

Power BI 中的 Python 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 176 条评价

学习如何在 Power BI 中使用 Python 脚本进行数据准备、可视化和计算相关系数。

数据处理

3小时

课程

使用 Hugging Face 的多模态模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 202 条评价

用 Hugging Face 的最新 AI 模型融合文本、图像、音频和视频,并生成新图像和视频!

人工智能

4小时

课程

使用 Python SDK 的 Databricks

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 106 条评价

用 Python 精通 Databricks:学习身份验证、管理集群、自动化作业,并以编程方式查询 AI 模型。

人工智能

3小时

课程

使用 Windsurf 的软件开发

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 512 条评价

借助 Windsurf 提升编码效率,这款 AI 驱动的 IDE 可帮助你更快构建、调试和部署。

人工智能

1小时 30 min

课程

Python 中的机器学习监控

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 427 条评价

本课程涵盖在 Python 中构建基础机器学习监控系统所需的一切知识

机器学习

3小时

课程

使用 Llama 3 进行微调

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 423 条评价

使用 TorchTune 为自定义任务微调 Llama,并学习量化等高效微调技术。

人工智能

2小时

课程

R 中的树模型机器学习

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 282 条评价

学习如何使用基于树的模型和集成,通过 tidymodels 进行分类和回归预测。

机器学习

4小时

课程

Data Transformation with Polars

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 186 条评价

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

数据处理

4小时

课程

R 中的实验设计

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 373 条评价

在本课程中,你将学习基础实验设计,这是任何数据分析的关键组成部分。

概率与统计

4小时

课程

R 中的线性回归推断

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 191 条评价

在本课程中,你将学习如何使用线性模型进行推断。

概率与统计

4小时

课程

在 AWS 上部署应用

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 50 条评价

在 AWS 上部署、保护并运维应用,使用 Lambda、API Gateway、Cognito、IAM、CloudWatch 和 X-Ray。 DVA-C02 考试实战准备。

云计算

3小时

课程

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 56 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

Python 中的深度强化学习

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 304 条评价

学习并应用强大的深度强化学习算法,包括优化与改进技术。

人工智能

4小时

课程

用 Python 提升数据可视化

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 343 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

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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