概率与统计
数据、AI 和云课程
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数据处理
课程
Select a Google Cloud Database for Your Applications
- 基础技能水平
- 4.7+
- 43 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
机器学习
课程
Accelerate App Development with Gemini CLI
- 中级技能水平
- 4.8+
- 19 条评价
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
云计算
课程
R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门
- 中级技能水平
- 4.7+
- 87 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
应用金融
报告
课程
Google Workspace End User: Google Docs
- 基础技能水平
- 4.9+
- 30 条评价
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
云计算
课程
Google Workspace End User: Google Drive
- 基础技能水平
- 4.8+
- 34 条评价
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
云计算
课程
Google Workspace End User: Google Calendar
- 基础技能水平
- 4.8+
- 29 条评价
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
云计算
课程
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- 中级技能水平
- 4.8+
- 37 条评价
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
云计算
课程
Model Armor: Securing AI Deployments
- 中级技能水平
- 5
- 17 条评价
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
云计算
课程
Google Workspace End User: Google Slides
- 基础技能水平
- 4.9+
- 38 条评价
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
云计算
课程
Google Workspace End User: Google Meet
- 基础技能水平
- 4.8+
- 34 条评价
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
云计算
报告
课程
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
- 中级技能水平
- 4.8+
- 22 条评价
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
云计算
概率与统计
机器学习
数据处理
数据准备
数据处理
课程
Deploy and Scale AI Models with Cloud Run
- 中级技能水平
- 4.8+
- 19 条评价
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
云计算
课程
Observability in Google Cloud
- 基础技能水平
- 4.8+
- 36 条评价
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
云计算
课程
Logging and Monitoring in Google Cloud
- 基础技能水平
- 4.8+
- 38 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
应用金融
机器学习
课程
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- 中级技能水平
- 5
- 16 条评价
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
云计算
课程
Configure Gemini Code Assist for Organizations
- 中级技能水平
- 4.9+
- 21 条评价
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
云计算
课程
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
- 中级技能水平
- 4.9+
- 16 条评价
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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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