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数据、AI 和云课程

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393 课程

课程

改进 SQL Server 中的查询性能

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 484 条评价

在本课程中,学生将学习编写既高效又易于阅读和理解的查询。

软件开发

4小时

课程

R 中级回归

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 830 条评价

学习使用多个解释变量进行线性回归和逻辑回归。

概率与统计

4小时

课程

提升 PostgreSQL 查询性能

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 507 条评价

学习如何构建 PostgreSQL 查询,让它们在极短时间内运行。

软件开发

4小时

课程

R 数据科学的线性代数

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 152 条评价

本课程介绍线性代数,这是支撑数据科学的最重要数学主题之一。

概率与统计

4小时

课程

Snowflake 中的数据类型与函数

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 597 条评价

学习 Snowflake 数据类型和函数,操作文本、数字和日期,同时构建自定义函数和数据透视表。

数据处理

3小时

课程

SQL Server 中的时间序列分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 457 条评价

探索在 SQL Server 中处理日期和时间数据的方法,用于时间序列分析

数据处理

5小时

课程

Building a Marketing Dashboard with Claude Cowork

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 54 条评价

Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.

人工智能

15 min

课程

Python 中的数据库入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 303 条评价

在本课程中,你将学习关系型数据库的基础知识以及如何与之交互。

数据处理

4小时

课程

Python 中的降维

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 933 条评价

理解数据降维概念,并掌握在 Python 中实现这些技术的方法。

机器学习

4小时

课程

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 91 条评价

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

云计算

30 min

课程

使用 tidyr 重塑数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 491 条评价

将几乎任何数据集转换为整洁格式,让分析更轻松。

数据处理

4小时

课程

机器学习监控概念

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 547 条评价

了解在生产环境中监控机器学习模型的挑战,包括数据漂移和概念漂移,以及应对模型退化的方法。

机器学习

2小时

课程

Intermediate Power Automate

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 33 条评价

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

人工智能

3小时

课程

Seaborn 数据可视化进阶

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 484 条评价

用 Seaborn 的高级可视化工具,轻松制作美观且信息丰富的可视化图表。

数据可视化

4小时

课程

Fully Automated MLOps

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 382 条评价

了解 MLOps 架构、CI/CD/CM/CT 技术和自动化模式,部署可持续创造价值的 ML 系统。

机器学习

4小时

课程

Snowflake 生成式 AI 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 377 条评价

学习使用 Snowflake Cortex 内置的 LLM 函数构建 AI 应用,实现文本分析、生成和多步骤工作流。

人工智能

2小时

课程

使用 R Markdown 生成报告

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 336 条评价

R Markdown 是一种易于使用的格式化语言,可用 R 代码编写动态报告。

报告

4小时

课程

使用 spaCy 的自然语言处理

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 664 条评价

掌握 spaCy 的核心操作,并训练自然语言处理模型。 从非结构化数据中提取信息并匹配模式。

机器学习

4小时

课程

Python 中的超参数调优

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 876 条评价

学习 Python 中的自动超参数调优技巧,包括网格搜索、随机搜索和智能搜索。

机器学习

4小时

课程

Python 中的 NLP 特征工程

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 155 条评价

学习从文本中提取有用信息,并将其处理成适合机器学习的格式。

机器学习

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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