数据、AI 和云课程

• 中级技能水平
• 4.8+
• 2,388 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。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 1,772 条评价

学习使用 LangChain 的检索增强生成（RAG）将外部数据与 LLM 集成的前沿方法。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 4,250 条评价

学习如何分析 SQL 表并向管理层汇报洞察。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 3,609 条评价

学习如何使用 Power BI 的探索性数据分析（EDA）构建有影响力的报告，更快发现洞察并推动业务价值。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 3,697 条评价

用 Power BI 导入、分析并可视化人力资源（HR）数据，运用你的技能。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 2,065 条评价

了解用于建模图像和序列数据的基础深度学习架构，如 CNN、RNN、LSTM 和 GRU。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 2,183 条评价

了解大型语言模型（LLMs）及其如何重塑商业世界。

• 中级技能水平
• 4.7+
• 2,853 条评价

用你已有的技能，让你的 Power BI 可视化更上一层楼。 学习替代数据讲故事技巧，而不只是构建仪表板。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 1,702 条评价

了解如何成为数据守护者，并通过这门适合初学者的互动课程保护数据安全。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 716 条评价

在本课程中，你将学习如何使用 scikit-learn 中的基于树的模型和集成方法进行回归和分类。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 389 条评价

学习使用 SQL Server 执行常见数据操作任务，并掌握使用该数据库系统进行常见数据操作任务。

• 基础技能水平
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• 1,420 条评价

通过纽约市树木普查学习如何创建、排序、筛选和更新数组，精通 NumPy 技能。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 798 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。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 1,862 条评价

学习如何融合业务、数据和 AI，并设定目标，以通过高效可扩展的 AI 战略推动成功。

• 高级技能水平
• 4.8+
• 2,005 条评价

学习如何实现并调度数据工程工作流。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 1,825 条评价

了解数据治理入门，探索其含义、目的，以及如何实施数据治理框架。

• 基础技能水平
• 4.7+
• 1,394 条评价

用生成式 AI 处理数据清洗，修复重复项、空值和格式问题，确保数据集一致且准确。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 2,644 条评价

学习使用最佳实践编写可维护、可复用、复杂且文档完善的函数。

• 中级技能水平
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• 1,135 条评价

通过实用练习，掌握高级引用、查找和数据库函数，提升你的 Excel 技能。

• 中级技能水平
• 4.8+
• 3,135 条评价

用时间序列、分解树和关键影响因素等趋势分析技术，提升你的报表。

• 基础技能水平
• 4.8+
• 1,856 条评价

Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.

• 基础技能水平
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• 1,608 条评价

用高级分析和可视化提升你的 Tableau 技能。

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• 4.7+
• 1,486 条评价

用 FastAPI 构建稳健、生产级 API，掌握 HTTP 操作、验证和异步执行，打造高效的数据与 ML 管道。

• 中级技能水平
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• 2,525 条评价

掌握虚拟机、容器、Docker 和 Kubernetes 的基础知识。 了解差异，快速上手！

• 基础技能水平
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• 3,355 条评价

探索提升 Power BI 数据导入技能的多种方法。

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• 4.8+
• 122 条评价

借助模型上下文协议（MCP），比以往更轻松地将 AI/LLM 应用与 API、数据库和文件系统集成。

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• 4.7+
• 2,807 条评价

继续你的数据可视化之旅，学习在报表中融入 DAX 度量值和渐进式披露的实用技巧。

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• 3,026 条评价

学习如何在 Power BI 中部署和维护资产。 你将掌握 Power BI Service 界面及其关键元素，如工作区。

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• 4.8+
• 253 条评价

在金融中应用 AI，分析数据、有效提示并自动化工作流，以做出更好的决策。

• 中级技能水平
• 4.7+
• 3,399 条评价

了解如何以及何时在 Python 中使用常见假设检验，如 t 检验、比例检验和卡方检验。