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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

Azure API Management

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 80 条评价

通过 Azure API Management 的实践,学习创建、保护和管理 API。

云计算

3小时

课程

R 中的生存分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 198 条评价

学习处理时间到事件数据。 事件可能是死亡,或失业后找到工作。 学习估计、可视化并解读生存模型!

概率与统计

4小时

课程

Machine Learning with caret in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 43 条评价

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

机器学习

4小时

课程

R 中的广义线性模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 195 条评价

广义线性模型课程扩展你的回归工具箱,加入逻辑回归和泊松回归。

概率与统计

4小时

课程

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.5+
  • 14 条评价

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

人工智能

3小时

课程

R 金融中级

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 41 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

Intermediate Power Automate

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 11 条评价

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

人工智能

3小时

课程

使用 Keras 进行图像建模

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 90 条评价

Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.

人工智能

4小时

课程

Python 中的 GARCH 模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 191 条评价

了解 GARCH 模型,学习如何在股票到外汇的金融数据上实现并校准它们。

应用金融

4小时

课程

计算机科学概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 177 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

Redshift 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 107 条评价

掌握 Amazon Redshift 的 SQL、数据管理、优化和安全。

数据工程

4小时

课程

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 20 条评价

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

数据工程

3小时

课程

R 中的树模型机器学习

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 263 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

使用 Airflow 构建数据流水线

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 12 条评价

使用 TaskFlow API、基于资产的调度和可延迟传感器编写 DAG,并运行带质量检查的端到端 SQL ETL 管道。

数据工程

4小时

课程

在 Python 中分析社交媒体数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 32 条评价

在本课程中,你将学习如何收集 Twitter 数据并分析 Twitter 文本、网络和地理来源。

数据处理

4小时

课程

用 Python 分析 IoT 数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 108 条评价

学习如何在 Python 中导入、清洗和处理 IoT 数据,使其可用于机器学习。

数据处理

4小时

课程

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 36 条评价

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

云计算

4小时 45 min

课程

Introduction to Scala

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 140 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

Tidyverse 中的分类数据

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 173 条评价

准备好进行分类!在本课程中,您将使用 Tidyverse 生态处理非数值数据,如职位名称或调查回复。

数据处理

4小时

课程

用 Python 练习统计学面试题

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 88 条评价

通过复习条件概率、A/B 测试、偏差-方差权衡等概念,为下一次统计面试做好准备。

概率与统计

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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