软件开发
数据、AI 和云课程
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机器学习
报告
课程
在 R 中使用 Bioconductor 进行 ChIP-seq 分析
- 中级技能水平
- 4.7+
- 50 条评价
学习如何借助 Bioconductor 分析和解读人类癌症数据集中的 ChIP-seq 数据。
概率与统计
课程
Google DeepMind: Represent Your Language Data
- 中级技能水平
- 4.8+
- 19 条评价
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
云计算
课程
Google Workspace End User: Google Slides
- 基础技能水平
- 4.9+
- 17 条评价
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
云计算
数据处理
应用金融
课程
Monitoring and troubleshooting AWS
- 中级技能水平
- 4.7+
- 9 条评价
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
云计算
数据可视化
概率与统计
课程
Google Workspace End User: Google Drive
- 基础技能水平
- 4.9+
- 14 条评价
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
云计算
课程
Observability in Google Cloud
- 基础技能水平
- 4.9+
- 20 条评价
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
云计算
机器学习
软件开发
概率与统计
课程
在 AWS 上部署应用
- 中级技能水平
- 4.8+
- 10 条评价
在 AWS 上部署、保护并运维应用,使用 Lambda、API Gateway、Cognito、IAM、CloudWatch 和 X-Ray。 DVA-C02 考试实战准备。
云计算
数据处理
课程
Google Workspace End User: Google Sheets
- 基础技能水平
- 4.8+
- 15 条评价
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
云计算
课程
Google Workspace End User: Google Calendar
- 基础技能水平
- 4.8+
- 15 条评价
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
云计算
机器学习
机器学习
软件开发
课程
Google Workspace End User: Google Docs
- 基础技能水平
- 4.8+
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
云计算
课程
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
- 基础技能水平
- 4.7+
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
云计算
应用金融
软件开发
数据可视化
课程
Automating Deployments on AWS
- 中级技能水平
- 5
- 5 条评价
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
云计算
数据准备
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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