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机器学习
概率与统计
概率与统计
课程
Google DeepMind: Design And Train Neural Networks
- 中级技能水平
- 4.9+
- 21 条评价
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
云计算
数据处理
概率与统计
课程
Case Study: Sales Analytics with Databricks Genie
- 基础技能水平
- 4.9+
- 12 条评价
Build a Databricks Genie space end-to-end: descriptions, synonyms, instructions, table relationships, example queries, monitoring, and benchmarks.
数据工程
概率与统计
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课程
Google: Introduction to Large Language Models
- 基础技能水平
- 5
- 15 条评价
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
云计算
课程
Google DeepMind: Accelerate Your Model
- 中级技能水平
- 4.9+
- 21 条评价
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
云计算
机器学习
数据可视化
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Google: Manage Agent Memory and State
- 中级技能水平
- 4.6+
- 23 条评价
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
云计算
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Google: Add Agent Capabilities With Tools
- 中级技能水平
- 4.7+
- 22 条评价
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
云计算
课程
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- 中级技能水平
- 4.9+
- 17 条评价
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
云计算
课程
R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门
- 中级技能水平
- 4.7+
- 82 条评价
学习如何使用 Spark 和 R 中的 sparklyr 包进行大数据分析,并在 4 小时内探索 Spark MLIb。
数据工程
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课程
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- 中级技能水平
- 4.8+
- 22 条评价
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
云计算
机器学习
机器学习
课程
Logging and Monitoring in Google Cloud
- 基础技能水平
- 4.9+
- 23 条评价
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
云计算
概率与统计
课程
Google Workspace End User: Google Sheets - Advanced Topics
- 基础技能水平
- 4.8+
- 15 条评价
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
云计算
课程
Financial Trading in R
- 中级技能水平
- 4.8+
- 77 条评价
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
应用金融
数据可视化
数据可视化
课程
Select a Google Cloud Database for Your Applications
- 基础技能水平
- 4.7+
- 21 条评价
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
云计算
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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