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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

R 中的无监督学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 112 条评价

本课程从机器学习角度介绍 R 中的聚类和降维。

机器学习

4小时

课程

在 R 中处理日期和时间

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 102 条评价

掌握在 R 中解析、处理和计算日期与时间的基础。

软件开发

4小时

课程

R 中的 ARIMA 模型

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 341 条评价

用 R 将 ARIMA(自回归积分滑动平均)模型拟合到时间序列数据,成为专家。

概率与统计

4小时

课程

R 中的生存分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 223 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

Python 中的集成方法

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 444 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 中的广义线性模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 219 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

R 文本分析入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 64 条评价

用 tidy 框架在 R 中分析文本数据。

数据处理

4小时

课程

R 中的聚类分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 79 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

在 AWS 中使用数据存储

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 60 条评价

通过动手控制台练习和真实场景,学习选择、构建并保护 AWS 数据存储,包括 DynamoDB 和 S3。

云计算

3小时

课程

破解 Decision Modeling

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 214 条评价

用决策模型、分析方法、风险管理和优化技术提升决策能力。

数据素养

1小时

课程

使用 PySpark 进行特征工程

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 324 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

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 105 条评价

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

数据导入与清洗

3小时

课程

Google: Introduction to Generative AI

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 64 条评价

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

云计算

45 min

课程

使用 shinydashboard 构建仪表板

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 93 条评价

学习使用强大的 shinydashboard 包,用 R 创建交互式仪表板。 为你的受众创建动态且引人入胜的可视化。

报告

4小时

课程

Google: Deploy Your First Agent

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 67 条评价

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

云计算

1小时

课程

Python 推断基础

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 255 条评价

在这门4小时的Python统计推断课程中,亲手实践如何基于数据得出可靠结论。

概率与统计

4小时

课程

Business Valuation 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 187 条评价

通过真实案例和应用,学习使用贴现现金流(DCF)进行企业估值。

应用金融

3小时

课程

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 15 条评价

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

云计算

18小时 15 min

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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