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数据、AI 和云课程

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82 课程

课程

Practicing Coding Interview Questions in Python

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 82 条评价

Prepare for your next coding interviews in Python.

软件开发

4小时

课程

使用 PySpark 进行机器学习

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 758 条评价

学习如何使用 Apache Spark 从数据中进行预测,涵盖决策树、逻辑回归、线性回归、集成方法和管道。

机器学习

4小时

课程

在 Java 中查询 PostgreSQL 数据库

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 151 条评价

用JDBC将Java连接到PostgreSQL。 掌握安全查询、事务管理,高效处理大规模数据集。

软件开发

3小时

课程

Python 中的机器学习监控

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 404 条评价

本课程涵盖在 Python 中构建基础机器学习监控系统所需的一切知识

机器学习

3小时

课程

使用 Python SDK 的 Databricks

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 96 条评价

用 Python 精通 Databricks:学习身份验证、管理集群、自动化作业,并以编程方式查询 AI 模型。

人工智能

3小时

课程

Python 中的 ARIMA 模型

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 428 条评价

在 Python 中学习 ARIMA 模型,成为时间序列分析专家。

机器学习

4小时

课程

Python 中的深度强化学习

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 293 条评价

学习并应用强大的深度强化学习算法,包括优化与改进技术。

人工智能

4小时

课程

案例研究:用 Python 构建软件

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 311 条评价

用 Python 构建真实应用——实践使用 OOP 和软件工程原则,编写简洁且易维护的代码。

软件开发

3小时

课程

R 中的线性回归推断

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 180 条评价

在本课程中,你将学习如何使用线性模型进行推断。

概率与统计

4小时

课程

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 97 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

使用 PySpark 进行特征工程

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 310 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

用 Python 练习机器学习面试题

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 109 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 中的集成方法

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 427 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

使用 Keras 进行图像建模

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 93 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

使用 PyTorch 高效训练 AI 模型

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 107 条评价

掌握使用 Accelerator 和 Trainer 进行分布式训练,加速大型语言模型的训练过程

人工智能

4小时

课程

Python 网络分析中级

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 89 条评价

分析时间序列图,使用二分图,并掌握解决网络分析高级问题的技能。

概率与统计

4小时

课程

Python 推断基础

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 231 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

Python 中的离散事件模拟

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 80 条评价

探索离散事件仿真的强大力量,优化您的业务流程。 学习使用 Python 的 SimPy 包开发数字孪生。

概率与统计

4小时

课程

R 中的因子分析

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 164 条评价

用探索性和验证性因子分析探索潜变量,如人格。

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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