跳至内容

数据、AI 和云课程

掌握重要技能

观看专家讲师的短视频,然后在浏览器中通过互动练习实践所学内容。

  • 按自己的节奏学习
  • 获得实践经验
  • 完成精简章节

创建您的免费帐户

继续使用 Google显示更多选项


继续操作即表示您接受我们的《使用条款》和《隐私政策》,并同意您的数据存储在美国。
179 课程

课程

Python 中的集成方法

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 414 条评价

学习如何使用 bagging、boosting 和 stacking 等集成技术,在 Python 中构建高级且高效的机器学习模型。

机器学习

4小时

课程

使用 Keras 进行图像建模

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 89 条评价

Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.

人工智能

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+
  • 342 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

Amazon Bedrock 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 131 条评价

学习使用 Amazon Bedrock 访问基础 AI 模型并构建 AI 应用——无需管理复杂基础设施。

人工智能

3小时

课程

在 Python 中导入与管理金融数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 62 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

在 Python 中处理缺失数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 183 条评价

学会在 Python 中识别、分析、删除和填补缺失数据。

数据处理

4小时

课程

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 103 条评价

Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training

人工智能

4小时

课程

用 Python 练习统计学面试题

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 88 条评价

通过复习条件概率、A/B 测试、偏差-方差权衡等概念,为下一次统计面试做好准备。

概率与统计

4小时

课程

Python 线性建模入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 219 条评价

探索线性模型的概念与应用,使用Python构建模型来描述、预测并从数据模式中提取洞见。

概率与统计

4小时

课程

用 Python 练习机器学习面试题

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 107 条评价

通过练习 Python 机器学习面试题,提升知识水平,为下一次面试做好准备。

机器学习

4小时

课程

Python 中的 GARCH 模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 191 条评价

了解 GARCH 模型,学习如何在股票到外汇的金融数据上实现并校准它们。

应用金融

4小时

课程

在 Python 中分析社交媒体数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 32 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

课程

用 Python 分析 IoT 数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 108 条评价

学习如何在 Python 中导入、清洗和处理 IoT 数据,使其可用于机器学习。

数据处理

4小时

课程

Python 营销中的机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 172 条评价

从客户终身价值、流失预测到细分——学习并用 Python 实现营销中的机器学习用例。

机器学习

4小时

课程

使用 Weaviate 实现端到端 RAG

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 18 条评价

掌握 Weaviate 中的 RAG!嵌入文本和图像以便检索,并尝试向量、BM25 和混合搜索。

人工智能

2小时

课程

面向 R 用户的 Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 80 条评价

本课程面向想快速上手 Python 的 R 用户!

软件开发

5小时

课程

用 Python 分析财务报表

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 114 条评价

学习使用Python分析财务报表。 计算比率、评估财务健康状况、处理缺失值,并展示你的分析。

应用金融

4小时

课程

用 Python 构建推荐引擎

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 145 条评价

学习使用机器学习技术在 Python 中构建推荐引擎。

机器学习

4小时

课程

Python 中的统计模拟

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 28 条评价

学习使用模拟生成和分析数据,解决日益复杂的问题。

概率与统计

4小时

课程

Python 中的客户细分

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 169 条评价

了解如何在 Python 中细分客户。

数据处理

4小时

课程

统计思维案例研习

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 85 条评价

将统计思维应用于真实数据集,提炼可执行洞察,迈向精通。

概率与统计

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。

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

随时随地通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战提升技能。