跳至内容

数据、AI 和云课程

掌握重要技能

观看专家讲师的短视频,然后在浏览器中通过互动练习实践所学内容。

  • 按自己的节奏学习
  • 获得实践经验
  • 完成精简章节

创建您的免费帐户

继续使用 Google显示更多选项


继续操作即表示您接受我们的《使用条款》和《隐私政策》,并同意您的数据存储在美国。
100 课程

课程

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 12 条评价

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

云计算

1小时 23 min

课程

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 3 条评价

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

云计算

18小时 15 min

课程

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 6 条评价

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

云计算

3小时 30 min

课程

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 10 条评价

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

云计算

1小时

课程

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 8 条评价

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

云计算

2小时 30 min

课程

Work with Gemini Models in BigQuery

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 12 条评价

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

云计算

1小时

课程

Introduction to Security in the World of AI

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 11 条评价

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

云计算

1小时

课程

Production Machine Learning Systems

  • 中级技能水平
  • 5
  • 5 条评价

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

云计算

16小时

课程

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • 中级技能水平
  • 5
  • 5 条评价

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

云计算

1小时

课程

Introduction to Gemini Enterprise

  • 基础技能水平
  • 5
  • 6 条评价

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

云计算

2小时 15 min

课程

Model Armor: Securing AI Deployments

  • 中级技能水平
  • 5
  • 4 条评价

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

云计算

2小时 30 min

课程

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 4 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

1小时 15 min

课程

AI Infrastructure: Storage Options

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 10 条评价

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

云计算

1小时

课程

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • 中级技能水平
  • 5
  • 5 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

1小时 30 min

课程

Gemini for end-to-end SDLC

  • 中级技能水平
  • 5
  • 3 条评价

With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.

云计算

1小时 30 min

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。

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

随时随地通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战提升技能。