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数据、AI 和云课程

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727 课程

课程

Analyzing Financial Statements in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 111 条评价

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

应用金融

4小时

课程

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 94 条评价

Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!

人工智能

3小时

课程

Introduction to Spark with sparklyr in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 81 条评价

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.

数据工程

4小时

课程

Introduction to Scala

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 135 条评价

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

软件开发

3小时

课程

Marketing Analytics in Google Sheets

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 215 条评价

Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.

报告

4小时

课程

Concepts in Computer Science

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 166 条评价

Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.

软件开发

3小时

课程

Introduction to Business Valuation

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 157 条评价

Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).

应用金融

3小时

课程

Network Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 120 条评价

Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.

概率与统计

4小时

课程

Communicating with Data in the Tidyverse

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 192 条评价

Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

数据可视化

4小时

课程

Inference for Categorical Data in R

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 107 条评价

In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.

概率与统计

4小时

课程

Building Chatbots in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 145 条评价

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

机器学习

4小时

课程

Modeling with tidymodels in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 173 条评价

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

机器学习

4小时

课程

Advanced Probability: Uncertainty in Data

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 146 条评价

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

概率与统计

2小时

课程

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 11 条评价

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

云计算

3小时 12 min

课程

Azure API Management

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 64 条评价

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

云计算

3小时

课程

Develop for Azure Storage

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 73 条评价

Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.

云计算

3小时

课程

Case Study: Exploratory Data Analysis in R

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 48 条评价

Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.

探索性数据分析

4小时

课程

Introduction to Redshift

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 103 条评价

Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.

数据工程

4小时

课程

Time Series Analysis in Tableau

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 153 条评价

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

数据可视化

2小时

课程

Introduction to Power Automate

  • 基础技能水平
  • 4.4+
  • 5 条评价

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

人工智能

3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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