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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

Power BI 中级 DAX

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 4,153 条评价

掌握丰富的 DAX 计算,并学习如何在 Microsoft Power BI 中使用它们。

数据处理

3小时

课程

Python 数据科学入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 503 条评价

用 Python 深入学习数据科学,掌握高效分析和可视化数据的方法。 无需编码经验或技能。

软件开发

4小时

课程

Power BI 中的探索性数据分析

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 3,854 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。

探索性数据分析

3小时

课程

使用 Python 的 ETL 和 ELT

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,638 条评价

学习使用提取、转换和加载原则构建高效、性能优异且可靠的数据管道。

数据工程

4小时

课程

Python 函数编写

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,808 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。

软件开发

4小时

课程

AI for Finance

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 362 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。

人工智能

3小时

课程

SQL Server 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 404 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。

软件开发

4小时

课程

Power BI 报表

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,086 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。

数据可视化

3小时

课程

数据治理概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,998 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。

数据管理

2小时

课程

数据安全入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,855 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。

数据管理

2小时

课程

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,081 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。

人工智能

3小时

课程

使用生成式 AI 进行数据清洗

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,527 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。

人工智能

1小时

课程

使用 dplyr 进行数据处理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 720 条评价

通过学习如何使用 dplyr 转换和处理数据,提升 Tidyverse 技能。

数据处理

4小时

课程

Model Context Protocol (MCP) 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 246 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。

人工智能

3小时

课程

Excel 高级函数

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,208 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。

数据处理

2小时

课程

Microsoft Copilot in Excel

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 425 条评价

Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.

人工智能

3小时

课程

FastAPI 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,586 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。

软件开发

4小时

课程

PyTorch 深度学习进阶

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,165 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。

人工智能

4小时

课程

Polars 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 506 条评价

学习如何使用 Polars(一个用于快速数据处理的 Python 库)高效转换、清洗和分析数据。

数据处理

3小时

课程

Python 树模型机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 744 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。

机器学习

5小时

课程

NumPy 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,489 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。

数据处理

4小时

课程

Databricks SQL 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 748 条评价

学习 Databricks SQL,用于湖仓架构中的数据工程、分析和实时数据工作流。

数据工程

3小时

课程

Power BI 中的数据连接

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 3,599 条评价

探索提升 Power BI 数据导入技能的多种方法。

数据处理

2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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