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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

编程范式概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 154 条评价

探索多种编程范式,包括命令式和声明式、过程式、函数式和面向对象编程。

软件开发

2小时

课程

Python 线性建模入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 237 条评价

探索线性模型的概念与应用,使用Python构建模型来描述、预测并从数据模式中提取洞见。

概率与统计

4小时

课程

KNIME 中的数据转换

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 316 条评价

通过我们的课程提升 KNIME 技能,掌握数据转换、列操作和工作流优化。

数据准备

2小时

课程

Google Sheets 金融建模

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 287 条评价

使用 Google Sheets 学习基础商业建模,包括现金流、投资、年金、贷款摊销等。

应用金融

4小时

课程

用 R 分析调查数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 233 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

用 Claude 自动生成发布简报

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 35 条评价

想多写代码,少做行政杂务?借助 Claude Cowork,自动生成新功能发布支持简报。

人工智能

15 min

课程

Python 金融预测

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 100 条评价

化身CFO,学习如何就关键指标向董事会提供建议,同时构建财务预测。

应用金融

4小时

课程

AWS 监控与故障排查

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 29 条评价

使用 Amazon CloudWatch 和 AWS X-Ray 监控并排查 AWS 应用。 收集指标和日志,构建仪表板,设置告警,并追踪请求。

云计算

3小时

课程

String Manipulation with stringr in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 54 条评价

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

软件开发

4小时

课程

R 中的贝叶斯数据分析基础

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 239 条评价

了解贝叶斯数据分析是什么、如何运作,以及为何它是数据科学工具箱中的实用工具。

概率与统计

4小时

课程

在 R 中可视化地理空间数据

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 93 条评价

学习读取、探索和处理空间数据,然后用你的技能使用 R 创建信息丰富的地图。

数据可视化

4小时

课程

Python 中的统计模拟

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 32 条评价

学习使用模拟生成和分析数据,解决日益复杂的问题。

概率与统计

4小时

课程

Python 中的客户细分

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 179 条评价

了解如何在 Python 中细分客户。

数据处理

4小时

课程

Python 语音语言处理

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 307 条评价

学习如何在 Python 中从原始音频文件加载、转换并转录语音。

数据处理

4小时

课程

用 Python 练习机器学习面试题

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 110 条评价

通过练习 Python 机器学习面试题,提升知识水平,为下一次面试做好准备。

机器学习

4小时

课程

Python 中的 GARCH 模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 209 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

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 24 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 中的 A/B 测试

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 102 条评价

学习 R 中 A/B 测试基础,包括如何设计实验、分析数据、预测结果,并通过可视化展示结果。

概率与统计

4小时

课程

征服数据偏差

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 251 条评价

通过学习检测和缓解偏差,释放数据潜力,实现精准分析和可靠模型。

数据管理

2小时

课程

使用 Keras 进行图像建模

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 94 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

在 Python 中分析社交媒体数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 35 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

R 中的 plotly 交互式数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 98 条评价

学习如何在 R 中使用 plotly 创建交互式数据可视化,提升你的数据叙事能力。

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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