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Understanding Digital Transformation
- 基础技能水平
- 4.8+
- 541 条评价
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
数据素养
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。
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Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
数据素养
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Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
云计算
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Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
机器学习
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Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
数据素养
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Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
数据工程
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Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
应用金融
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Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
数据管理
数据管理
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Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
数据素养
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Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
数据素养
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Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
软件开发
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Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
应用金融
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
概率与统计
人工智能
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Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
软件开发
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Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
机器学习
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Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
数据管理
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。