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数据、AI 和云课程

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727 课程

课程

Life Insurance Products Valuation in R

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 47 条评价

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

应用金融

4小时

课程

Building Response Models in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 29 条评价

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

概率与统计

4小时

课程

Observability in Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 15 条评价

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

云计算

4小时 30 min

课程

Intermediate Regular Expressions in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 33 条评价

Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.

软件开发

4小时

课程

Google: Human-Centered AI

  • 基础技能水平
  • 5
  • 12 条评价

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

云计算

10 min

课程

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 16 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

5小时 15 min

课程

Defensive R Programming

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 71 条评价

Learn defensive programming in R to make your code more robust.

软件开发

4小时

课程

Equity Valuation in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 63 条评价

Learn the fundamentals of valuing stocks.

应用金融

4小时

课程

Bayesian Modeling with RJAGS

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 47 条评价

In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.

概率与统计

4小时

课程

Parallel Programming in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 72 条评价

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

软件开发

4小时

课程

Optimizing R Code with Rcpp

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 12 条评价

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

软件开发

4小时

课程

Forecasting Product Demand in R

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 29 条评价

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

概率与统计

4小时

课程

Machine Translation with Keras

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 46 条评价

Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?

人工智能

4小时

课程

Analyzing US Census Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 37 条评价

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

探索性数据分析

4小时

课程

Data Manipulation in Julia

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 39 条评价

Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.

数据处理

4小时

课程

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 41 条评价

Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!

数据可视化

4小时

课程

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 10 条评价

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

云计算

30 min

课程

Introduction to Anomaly Detection in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 25 条评价

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

概率与统计

4小时

课程

Mixture Models in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 22 条评价

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

概率与统计

4小时

课程

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 5
  • 1 条评价

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

人工智能

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。

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