跳至内容

数据、AI 和云课程

掌握重要技能

观看专家讲师的短视频,然后在浏览器中通过互动练习实践所学内容。

  • 按自己的节奏学习
  • 获得实践经验
  • 完成精简章节

创建您的免费帐户

继续使用 Google显示更多选项


继续操作即表示您接受我们的《使用条款》和《隐私政策》,并同意您的数据存储在美国。
77 课程

课程

面向开发者的 AI 辅助编码

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 798 条评价

用 AI 提升编码效率——引导你的编码助手高效编写、测试和记录代码。

人工智能

1小时 30 min

课程

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,862 条评价

学习如何融合业务、数据和 AI,并设定目标,以通过高效可扩展的 AI 战略推动成功。

人工智能

3小时

课程

数据治理概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,825 条评价

了解数据治理入门,探索其含义、目的,以及如何实施数据治理框架。

数据管理

2小时

课程

Vibe Coding with Replit

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 820 条评价

Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.

人工智能

2小时

课程

Dashboard 设计概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,025 条评价

学习创建有影响力仪表板所需的技能。 掌握仪表板设计基础、可视化分析组件和仪表板类型。

数据可视化

2小时

课程

Introduction to Data Quality

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,254 条评价

Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.

数据管理

2小时

课程

Understanding Modern Data Architecture

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,111 条评价

Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.

数据工程

2小时

课程

AI Security and Risk Management

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,111 条评价

Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.

人工智能

2小时

课程

Machine Learning for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,645 条评价

Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.

机器学习

2小时

课程

Introduction to Data Ethics

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 2,401 条评价

Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.

数据素养

1小时

课程

Monetizing Artificial Intelligence

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 867 条评价

Explore AI and data monetization strategies, build ethical infrastructures, and align products with business goals.

人工智能

1小时

课程

Data Storytelling Case Study: College Majors

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 842 条评价

Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!

数据素养

1小时

课程

Data-Driven Decision Making for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 889 条评价

Discover how to make better business decisions by applying practical data frameworks—no coding required.

领导力

2小时

课程

Responsible AI Data Management

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 996 条评价

Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.

人工智能

1小时

课程

Data Management Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,045 条评价

Master the key concepts of data management, from life cycle stages to security and governance.

数据管理

2小时

课程

Software Development with Windsurf

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 420 条评价

Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.

人工智能

1小时 30 min

课程

DevOps Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 834 条评价

In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.

软件开发

4小时

课程

Data Science for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 936 条评价

Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.

数据素养

2小时

课程

Data Storytelling Case Study: Green Businesses

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 812 条评价

Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.

数据素养

1小时

课程

Introduction to GPTs

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 642 条评价

Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.

人工智能

1小时

课程

MLOps Deployment and Life Cycling

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 852 条评价

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

机器学习

4小时

课程

Artificial Intelligence Governance

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 551 条评价

Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.

人工智能

2小时

课程

Understanding GDPR

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 499 条评价

Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.

数据素养

1小时

课程

Developing Machine Learning Models for Production

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 440 条评价

Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.

机器学习

4小时

课程

Marketing Analytics for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 557 条评价

Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.

领导力

2小时

课程

Monitoring Machine Learning Concepts

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 455 条评价

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

机器学习

2小时

课程

高级 AI 辅助开发

  • 高级技能水平
  • 4.9+
  • 58 条评价

学习将 AI 用作资深工程伙伴,用于代码分析、性能优化、安全和软件架构决策。

人工智能

1小时 30 min

课程

Math for Finance Professionals

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 291 条评价

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

应用金融

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。

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

随时随地通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战提升技能。