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数据、AI 和云课程

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179 课程

课程

Python 函数编写

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,789 条评价

学习使用最佳实践编写可维护、可复用、复杂且文档完善的函数。

软件开发

4小时

课程

NumPy 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,471 条评价

通过纽约市树木普查学习如何创建、排序、筛选和更新数组,精通 NumPy 技能。

数据处理

4小时

课程

Python 树模型机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 742 条评价

在本课程中,你将学习如何使用 scikit-learn 中的基于树的模型和集成方法进行回归和分类。

机器学习

5小时

课程

Polars 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 501 条评价

学习如何使用 Polars(一个用于快速数据处理的 Python 库)高效转换、清洗和分析数据。

数据处理

3小时

课程

Python 假设检验

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,584 条评价

了解如何以及何时在 Python 中使用常见假设检验,如 t 检验、比例检验和卡方检验。

概率与统计

4小时

课程

Python 的数据类型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 522 条评价

巩固并扩展你对 Python 数据类型(如列表、字典和元组)的知识,利用它们解决数据科学问题。

软件开发

4小时

课程

Python 抽样

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,783 条评价

学会用 Python 和统计学从有限数据中得出结论。 本课程涵盖从随机抽样到分层抽样和整群抽样的所有内容。

概率与统计

4小时

课程

使用 LangGraph 构建多智能体系统

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 601 条评价

通过在 LangGraph 框架中应用新兴的 agentic 设计模式,构建强大的多智能体系统。

人工智能

2小时 45 min

课程

使用 Google ADK 构建 AI Agent

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 562 条评价

用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 逐步构建客户支持助手。

人工智能

1小时

课程

Data Engineering 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 824 条评价

在这门简短课程中了解数据工程世界,涵盖 ETL 和云计算等工具与主题。

数据工程

4小时

课程

Python 深度学习入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 226 条评价

学习神经网络基础,并使用 Python 中的 Keras 2.0 构建深度学习模型。

人工智能

4小时

课程

Python 测试入门

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,354 条评价

掌握 Python 测试: 掌握方法、创建检查,并使用 pytest 和 unittest 确保代码无错误。

软件开发

4小时

课程

在 Python 中处理分类数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,679 条评价

学习如何使用 pandas 和 seaborn 操作并可视化分类数据。

数据处理

4小时

课程

使用 pandas 高效导入数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,876 条评价

学习从常见文件格式和系统中获取数据,如 CSV 文件、电子表格、JSON、SQL 数据库和 API。

数据准备

4小时

课程

Python Web 爬取

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,064 条评价

学习使用 Python 库 scrapy 从互联网检索并解析信息。

数据准备

4小时

课程

Python 面向对象编程

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 776 条评价

深入学习如何创建类,并利用继承和多态来复用和优化代码。

软件开发

4小时

课程

Python 中的线性分类器

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 333 条评价

在本课程中,你将学习逻辑回归和 SVM 等线性分类器的细节。

机器学习

4小时

课程

Python 可解释性 AI

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,118 条评价

掌握使用 Scikit-learn、SHAP 和 LIME 测试并构建透明、可信且可问责的 AI 系统的核心技能。

人工智能

4小时

课程

使用 XGBoost 的极端梯度提升

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 265 条评价

学习梯度提升基础,并使用 XGBoost 构建最先进的机器学习模型,解决分类和回归问题。

机器学习

4小时

课程

Python 图像处理

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 214 条评价

学会随心处理、转换和操作图像。

机器学习

4小时

课程

Python 中的 Gymnasium 强化学习

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 733 条评价

开启你的强化学习之旅!了解智能体如何通过交互学习解决环境。

人工智能

4小时

课程

Python 实验设计

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,846 条评价

实施实验设计方案并进行稳健的统计分析,以得出精确且有效的结论!

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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