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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

Excel 数据分析

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 5,040 条评价

学习如何使用数据透视表和中级逻辑函数分析数据，然后再学习假设分析和预测等工具。

报告

3小时

课程

Power BI 中的 DAX 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 11,876 条评价

通过学习数据分析表达式 (DAX) 的基础知识，如计算列、表和度量值，提升你的 Power BI 知识。

数据处理

3小时

课程

使用 pandas 进行数据处理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 14,808 条评价

学习如何使用 pandas 导入和清洗数据、计算统计量并创建可视化。

数据处理

AI Tutor

5小时

课程

统计学入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 8,998 条评价

学习统计学基础，包括集中趋势和离散程度、概率分布和假设检验，无需编程！

概率与统计

4小时

课程

传达数据洞见

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 9,016 条评价

数据驱动型组织始终依赖洞察来激发行动并推动变革。

数据素养

2小时

课程

Power BI 中的数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 10,152 条评价

Power BI 是一款强大的数据可视化工具，可用于报表和仪表板。

数据可视化

3小时

课程

Snowflake 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 4,411 条评价

Snowflake是顶尖的数据仓库平台。 了解他们如何使用 Snowsight——一个用于访问和探索数据的用户友好型 SQL 界面。

数据仓库

2小时

课程

Working with Microsoft Copilot

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,344 条评价

Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.

人工智能

2小时

课程

面向业务的生成式 AI

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 8,927 条评价

了解生成式人工智能在当今及未来商业环境中的作用。

人工智能

1小时

课程

Python 统计学入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 8,362 条评价

提升统计技能，学习如何使用Python收集、分析数据并得出准确结论。

概率与统计

4小时

课程

Python 中级：面向开发者

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 8,221 条评价

深入了解 Python 生态系统，探索模块和包，以及如何编写自定义函数！

软件开发

2小时

课程

SQL 中的探索性数据分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 4,746 条评价

了解如何探索数据库中的可用内容：表、表之间的关系，以及其中存储的数据。

探索性数据分析

4小时

课程

理解数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 12,209 条评价

无需编码的数据可视化入门。

数据可视化

2小时

课程

Claude 模型入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 838 条评价

学习如何通过 Anthropic API 使用 Claude，解决实际任务并构建 AI 驱动的应用。

其他

3小时

课程

在 Excel 中进行数据准备

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 6,877 条评价

掌握如何通过逻辑函数、嵌套公式、查找函数和 PivotTables 准备 Excel 数据。

数据准备

3小时

课程

Python 中的探索性数据分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 7,383 条评价

学习如何使用 Python 中的探索性数据分析（EDA）来探索、可视化并提取数据洞察。

探索性数据分析

4小时

课程

使用 pandas 连接数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 9,195 条评价

学习使用 pandas 通过连接数据将多个表中的数据组合起来。

数据处理

4小时

课程

Tableau 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 5,301 条评价

开启你的 Tableau 之旅，学习我们的 Tableau 入门课程。 了解 Tableau 基础，如其功能和仪表板。

数据可视化

6小时

课程

Git 中级

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 6,892 条评价

用 Git 在协作软件和数据项目中掌握分支和远程仓库，实现版本控制！

软件开发

2小时

课程

Databricks 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,507 条评价

了解 Databricks Lakehouse 平台，以及它如何现代化数据架构并改进数据管理流程。

数据工程

3小时

课程

使用 PyTorch 的深度学习入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 4,557 条评价

学习如何在 PyTorch 中构建你的第一个神经网络、调整超参数，并解决分类和回归问题。

人工智能

4小时

课程

SQL 关系型数据库入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 7,095 条评价

学习如何创建最高效的数据存储方式之一——关系数据库！

软件开发

4小时

课程

使用 OpenAI API 的 Prompt Engineering

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,990 条评价

深入了解提示工程的原理和最佳实践，利用 ChatGPT 等强大的语言模型解决现实问题。

人工智能

4小时

课程

Responsible AI 实践

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,946 条评价

通过这门全面的课程，掌握负责任的 AI 实践，包含真实案例研究和互动内容。

人工智能

2小时

课程

构建可扩展的 Agentic 系统

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,682 条评价

了解借助 MCP 和 A2A 等框架扩展 AI 代理所需的内容。

人工智能

1小时 30 min

课程

使用 Hugging Face

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 5,732 条评价

浏览并使用 Hugging Face Hub 上丰富的模型和数据集资源。

人工智能

2小时

课程

GitHub 概念入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 3,827 条评价

学习如何使用 GitHub 的各种功能、浏览界面并执行日常协作任务。

软件开发

2小时

课程

数据库设计

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 7,728 条评价

学习使用 SQL 设计数据库，以更高效地处理、存储和组织数据。

数据工程

4小时

课程

PostgreSQL 汇总统计与窗口函数

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 7,475 条评价

学习如何使用窗口函数为分析和数据工程创建查询，SQL 的秘密武器！

软件开发

4小时

课程

Power BI 中的数据准备

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 8,172 条评价

在这门互动式 Power BI 课程中，你将学习如何使用 Power Query Editor 转换和整理数据，使其可用于分析。

数据准备

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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