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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

ChatGPT 进阶

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 4,589 条评价

掌握 GPT 模型架构与高级提示词设计，释放 ChatGPT 的全部潜能。

人工智能

1小时

课程

Python 面向对象编程入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,979 条评价

掌握面向对象编程（OOP）的基础概念，构建自定义类和对象！

软件开发

3小时

课程

SQL Server 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 459 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+
  • 3,493 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

Python 树模型机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 824 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

MLOps 概念

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 3,048 条评价

了解 MLOps 如何将机器学习模型从本地笔记本带到生产环境中运行，并创造实际业务价值。

机器学习

2小时

课程

Alteryx 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,688 条评价

进入 Alteryx Designer 的世界，学习如何使用该工具加载、准备和汇总数据。

数据准备

2小时

课程

数据文化入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 6,786 条评价

学习在组织内构建强大数据文化的关键组成部分。

数据素养

1小时

课程

高效编写 Python 代码

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,823 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。

软件开发

4小时

课程

Power BI 中的数据连接

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 4,062 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

课程

Excel 高级函数

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,371 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

Python 中的 LLM 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2,033 条评价

掌握LLM的核心原理及其所基于的革命性Transformer架构！

人工智能

3小时

课程

Claude 模型入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,048 条评价

学习如何通过 Anthropic API 使用 Claude，解决实际任务并构建 AI 驱动的应用。

其他

3小时

课程

使用 Python 的 ETL 和 ELT

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,955 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 假设检验

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,939 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。

概率与统计

4小时

课程

数据隐私入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,456 条评价

掌握数据隐私原则，并了解如何实施隐私和安全流程。

数据素养

2小时

课程

R 中的回归入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,624 条评价

用 R 实现、分析并解读回归分析，预测房价和广告点击率。

概率与统计

4小时

课程

Power BI 趋势分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 3,777 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。

数据处理

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+
  • 1,777 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 OpenAI Responses API

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 691 条评价

借助 OpenAI Responses API 和 GPT-5，更轻松构建智能、交互式且可靠的 AI 应用。

人工智能

3小时

课程

AWS 云技术与服务概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 2,395 条评价

掌握 AWS 云技术，结合动手学习与 AWS 生态系统中的实际应用。

云计算

3小时

课程

认识 Excel

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,638 条评价

快速掌握 Excel 基础：浏览电子表格、应用公式、分析数据，并创建你的第一张图表！

数据处理

1小时

课程

Python 抽样

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 4,169 条评价

学会用 Python 和统计学从有限数据中得出结论。 本课程涵盖从随机抽样到分层抽样和整群抽样的所有内容。

概率与统计

4小时

课程

R 数据导入入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 405 条评价

在本课程中，您将学习如何在 R 中使用 readxl 和 data.table 等工具读取 CSV、XLS 和文本文件。

数据准备

3小时

课程

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,436 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

GPT 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,203 条评价

学习如何负责任且自信地使用 GPT 工具。 了解这些工具的工作原理，以及编写提示词和评估输出的技巧。

人工智能

1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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