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数据、AI 和云课程

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727 课程

课程

Data Visualization in KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 196 条评价

Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.

数据可视化

2小时

课程

AI for Data Analysts

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 11 条评价

在数据分析的每个阶段都使用 AI。 写出更精准的提示词,审核数据质量,发现值得追踪的洞见,并交付你可以信赖的成果。

人工智能

4小时

课程

Market Basket Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 84 条评价

Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.

数据处理

4小时

课程

Machine Learning in the Tidyverse

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 107 条评价

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

机器学习

5小时

课程

Building AI Agents with Haystack

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 39 条评价

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

人工智能

1小时 30 min

课程

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 63 条评价

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

云计算

3小时

课程

Cleaning Data in Java

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 59 条评价

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

数据导入与清洗

4小时

课程

Foundations of Inference in Python

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 217 条评价

Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

概率与统计

4小时

课程

Error and Uncertainty in Google Sheets

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 138 条评价

Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

概率与统计

4小时

课程

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 115 条评价

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

应用金融

3小时

课程

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 92 条评价

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

数据处理

4小时

课程

Statistical Simulation in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 28 条评价

Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.

概率与统计

4小时

课程

Survival Analysis in Python

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 71 条评价

Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.

概率与统计

4小时

课程

Analyzing Police Activity with pandas

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 25 条评价

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

数据处理

4小时

课程

Bond Valuation and Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 82 条评价

Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.

应用金融

4小时

课程

Data Manipulation in KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 242 条评价

Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.

数据处理

3小时

课程

Pandas Joins for Spreadsheet Users

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 53 条评价

Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.

数据处理

4小时

课程

Building Dashboards with shinydashboard

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 74 条评价

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

报告

4小时

课程

Developing R Packages

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 139 条评价

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

软件开发

4小时

课程

Case Study: Ecommerce Analysis in Tableau

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 62 条评价

In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.

数据可视化

3小时

课程

GARCH Models in R

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 95 条评价

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

应用金融

4小时

课程

Discrete Event Simulation in Python

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 68 条评价

Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

概率与统计

4小时

课程

Google: Agent Fundamentals

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 20 条评价

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

云计算

1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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