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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

构建分析性问题

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 3,922 条评价

学习如何将业务问题转化为规范的分析问题，并选择合适的分析解决方案。

数据素养

1小时

课程

Power BI 中的数据转换

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 5,337 条评价

你将学习如何对表进行（取消）透视、转置、追加和连接。 用自定义列、M 语言和高级编辑器提升能力。

数据处理

3小时

课程

Python 中的软件工程原理

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 738 条评价

了解模块化、文档和自动化测试，帮助你更快、更可靠地解决数据科学问题。

软件开发

4小时

课程

数据沟通概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 5,608 条评价

没人喜欢看电子表格！让你的数据焕发生机。 提升演示能力，学会将技术数据转化为可执行的洞察。

数据素养

3小时

课程

Docker 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2,754 条评价

了解 Docker 入门，掌握它在数据专业人士工具箱中的重要性。 了解 Docker 容器、镜像等内容。

软件开发

4小时

课程

LLMOps 概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,961 条评价

了解 LLMOps 从构想到部署，掌握其生命周期与挑战，并学会将这些概念应用到您的应用中。

人工智能

1小时

课程

面向开发者的 AI 辅助编码

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,100 条评价

用 AI 提升编码效率——引导你的编码助手高效编写、测试和记录代码。

人工智能

1小时 30 min

课程

Shell 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 3,686 条评价

Unix 命令行帮助用户以新方式组合现有程序、自动化重复任务，并在集群和云上运行程序。

软件开发

4小时

课程

Alteryx 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,462 条评价

进入 Alteryx Designer 的世界，学习如何使用该工具加载、准备和汇总数据。

数据准备

2小时

课程

R 统计学入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2,095 条评价

提升统计技能，学习如何收集、分析数据并得出准确结论。

概率与统计

4小时

课程

数据仓库概念

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 4,940 条评价

这门入门概念课程将帮助你理解数据仓库基础。

数据工程

4小时

课程

使用 GitHub Copilot 进行软件开发

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,058 条评价

掌握 GitHub Copilot，借助上下文、自定义和智能功能理解、编写并优化代码。

人工智能

1小时 30 min

课程

Snowflake 架构

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 283 条评价

掌握 Snowflake 的三层架构，建立在 Snowflake 中高效工作的思维模型。

数据管理

3小时

课程

Power BI 中的 DAX 函数

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 4,719 条评价

数据分析表达式 (DAX) 可通过编写自定义函数，将你的 Power BI 技能提升到新水平。

数据处理

3小时

课程

深入理解 Microsoft Azure

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,512 条评价

了解 Microsoft Azure 和云计算软件的强大功能，助你提升数据工程技能。

云计算

3小时

课程

MLOps 概念

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,713 条评价

了解 MLOps 如何将机器学习模型从本地笔记本带到生产环境中运行，并创造实际业务价值。

机器学习

2小时

课程

数据隐私入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,128 条评价

掌握数据隐私原则，并了解如何实施隐私和安全流程。

数据素养

2小时

课程

dbt 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2,547 条评价

本课程介绍 dbt，用于数据建模、转换、测试和构建文档。

数据工程

4小时

课程

Tidyverse 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,161 条评价

用 tidyverse 开始探索并可视化自己的数据，这是一套强大且流行的 R 数据科学工具集。

软件开发

4小时

课程

Python 中的 LLM 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,790 条评价

掌握LLM的核心原理及其所基于的革命性Transformer架构！

人工智能

3小时

课程

Python 面向对象编程入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,620 条评价

掌握面向对象编程（OOP）的基础概念，构建自定义类和对象！

软件开发

3小时

课程

高效编写 Python 代码

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,547 条评价

学习编写高效代码，快速执行并巧妙分配资源，避免不必要的开销。

软件开发

4小时

课程

使用 Replit 进行 Vibe Coding

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 868 条评价

用 Replit 学习 vibe coding。 构建类似 Typeform 克隆的应用，并掌握 Replit 应用的安全防护与部署。

人工智能

2小时

课程

GitHub 进阶概念

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2,366 条评价

通过我们的中级课程，提升你的 GitHub 技能，涵盖 GitHub Projects、管理和高级安全功能。

软件开发

3小时

课程

Python 金融入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 477 条评价

提升 Python 技能，助力你的金融职业发展。 学习如何使用列表、数组和数据可视化来掌握财务分析。

应用金融

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？

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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