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数据、AI 和云课程

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79 课程

课程

Hyperparameter Tuning in R

  • 高级技能水平
  • 4.2+
  • 203

Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.

机器学习

4小时

课程

Foundations of Inference in Python

  • 高级技能水平
  • 4.4+
  • 195

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

Survival Analysis in Python

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 194

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

概率与统计

4小时

课程

Designing Forecasting Pipelines for Production

  • 高级技能水平
  • 4.4+
  • 193

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

机器学习

4小时

课程

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 166

Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training

人工智能

4小时

课程

GARCH Models in R

  • 高级技能水平
  • 4.5+
  • 160

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

应用金融

4小时

课程

Handling Missing Data with Imputations in R

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 158

Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.

数据处理

4小时

课程

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 153

Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.

概率与统计

4小时

课程

Differential Expression Analysis with limma in R

  • 高级技能水平
  • 4.5+
  • 147

Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.

概率与统计

4小时

课程

Discrete Event Simulation in Python

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 138

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

Practicing Statistics Interview Questions in R

  • 高级技能水平
  • 4.4+
  • 117

In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.

概率与统计

4小时

课程

Advanced AI-Assisted Coding for Developers

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 104

Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.

人工智能

2小时

课程

Intermediate Network Analysis in Python

  • 高级技能水平
  • 4.5+
  • 104

Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.

概率与统计

4小时

课程

Data Privacy and Anonymization in Python

  • 高级技能水平
  • 4.9+
  • 89

Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.

机器学习

4小时

课程

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 86

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

概率与统计

4小时

课程

Bayesian Modeling with RJAGS

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 82

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

概率与统计

4小时

课程

Choice Modeling for Marketing in R

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 77

Learn to analyze and model customer choice data in R.

概率与统计

4小时

课程

Machine Translation with Keras

  • 高级技能水平
  • 4.1+
  • 66

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

Scalable Data Processing in R

  • 高级技能水平
  • 4.6+
  • 40

Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.

软件开发

4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?

你需要学习 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你按自己的节奏学习。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,你需要一些 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你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,你可以专攻各种领域,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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