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数据、AI 和云课程

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179 课程

课程

Python 金融机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 231 条评价

学习使用线性模型、决策树、随机森林和神经网络来建模并预测股票数据值。

机器学习

4小时

课程

在 Python 中处理地理空间数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 292 条评价

本课程将向您展示如何将空间数据集成到您的Python数据科学工作流程中。

数据处理

4小时

课程

Python 中的购物篮分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 289 条评价

用Python通过书店数据探索购物篮分析中的关联规则,并创建电影推荐。

机器学习

4小时

课程

Python 金融概念入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 457 条评价

用 Python 和 NumPy 学习最基础的金融概念。

应用金融

4小时

课程

使用 Hugging Face 的多模态模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 189 条评价

用 Hugging Face 的最新 AI 模型融合文本、图像、音频和视频,并生成新图像和视频!

人工智能

4小时

课程

Python 供应链分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 98 条评价

用 Python 和 PuLP 优化供应链。

探索性数据分析

4小时

课程

Python 中的 TensorFlow 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 57 条评价

学习神经网络基础,以及如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。

机器学习

4小时

课程

Python 网络分析入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 227 条评价

掌握使用 NetworkX 库分析、可视化并解读网络的技能,本课程助你高效上手。

概率与统计

4小时

课程

Python 中的机器学习监控

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 399 条评价

本课程涵盖在 Python 中构建基础机器学习监控系统所需的一切知识

机器学习

3小时

课程

Python 中的 ARIMA 模型

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 427 条评价

在 Python 中学习 ARIMA 模型,成为时间序列分析专家。

机器学习

4小时

课程

Python 中的情感分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 465 条评价

客户对您的产品感到满意,还是您的服务有所欠缺?学习如何执行端到端情感分析任务。

机器学习

4小时

课程

Python 中的贝叶斯数据分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 268 条评价

了解贝叶斯数据分析的优势,并将其应用于各种真实世界用例!

概率与统计

4小时

课程

使用 CrewAI 构建 AI Agents

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 110 条评价

掌握组建协作AI团队、自动化工作流程及使用CrewAI生成内容的技能。

人工智能

1小时

课程

Python 优化入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 208 条评价

学习用Python的SciPy和PuLP解决现实中的优化问题,涵盖从基础到约束和复杂优化的全部内容。

软件开发

4小时

课程

在 Python 中导入与管理金融数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 65 条评价

在本课程中,你将学习如何使用各种工具和来源在Python中导入和管理财务数据。

应用金融

5小时

课程

用 Python 提升数据可视化

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 324 条评价

学习构建引人注目且美观的可视化,以高效有效地传达结果。

数据可视化

4小时

课程

Python 中的 MongoDB 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 389 条评价

学习使用 MongoDB 灵活处理和分析结构化数据。

数据工程

3小时

课程

案例研究:用 Python 构建软件

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 309 条评价

用 Python 构建真实应用——实践使用 OOP 和软件工程原则,编写简洁且易维护的代码。

软件开发

3小时

课程

Python 中的蒙特卡洛模拟

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 174 条评价

用 Python 学习设计并运行自己的蒙特卡洛模拟!

概率与统计

4小时

课程

在 Python 中可视化地理空间数据

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 359 条评价

学习如何使用 geopandas 包和 folium 地图在 Python 中制作吸引人的地理空间数据可视化。

数据可视化

4小时

课程

Python 预测分析入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 239 条评价

在本课程中,你将学习如何使用并展示逻辑回归模型来进行预测。

机器学习

4小时

课程

在 Python 中分析社交媒体数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 33 条评价

在本课程中,你将学习如何收集 Twitter 数据并分析 Twitter 文本、网络和地理来源。

数据处理

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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