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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

Power BI 趋势分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 3,365 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

Excel 财务建模

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,034 条评价

学习 Excel 财务建模,包括现金流、情景分析、时间价值和资本预算。

应用金融

3小时

课程

AI 安全与风险管理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,296 条评价

学习 AI 安全基础,保护系统免受威胁,使安全与业务目标一致,并降低关键风险。

人工智能

2小时

课程

Python 假设检验

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,595 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

Python 的数据类型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 524 条评价

巩固并扩展你对 Python 数据类型(如列表、字典和元组)的知识,利用它们解决数据科学问题。

软件开发

4小时

课程

数据质量入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,383 条评价

探索数据质量管理基础。 学习监控和提升数据质量的关键概念、维度和技术。

数据管理

2小时

课程

Power BI 报表设计

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,014 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。

数据可视化

3小时

课程

Claude Code in Action

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 122 条评价

Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.

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+
  • 2,002 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

Python 抽样

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3,795 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

Dashboard 设计概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,110 条评价

学习创建有影响力仪表板所需的技能。 掌握仪表板设计基础、可视化分析组件和仪表板类型。

数据可视化

2小时

课程

在 Tableau 中分析数据

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,705 条评价

用高级分析和可视化提升你的 Tableau 技能。

数据可视化

8小时

课程

在 Power BI 中部署与维护资产

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 3,250 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。

数据处理

2小时

课程

人工智能治理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 833 条评价

学习 Collibra 的 AI 治理。 使用工具、框架和 MLOps 工作流构建、嵌入并扩展负责任的 AI。

人工智能

2小时

课程

R 中的回归入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,495 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

使用 LangGraph 构建多智能体系统

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 619 条评价

通过在 LangGraph 框架中应用新兴的 agentic 设计模式,构建强大的多智能体系统。

人工智能

2小时 45 min

课程

Kubernetes 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,558 条评价

在本课程中,你将学习 Kubernetes 基础,并使用 Manifests 和 kubectl 指令部署和编排容器。

软件开发

3小时

课程

Google Sheets 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,919 条评价

通过掌握公式、运算和单元格引用等基础技能,让你的 Google Sheets 焕发生机。

数据准备

2小时

课程

Data Engineering 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 831 条评价

在这门简短课程中了解数据工程世界,涵盖 ETL 和云计算等工具与主题。

数据工程

4小时

课程

认识 Excel

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,342 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

使用 Google ADK 构建 AI Agent

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 564 条评价

用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 逐步构建客户支持助手。

人工智能

1小时

课程

Java 中级

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,159 条评价

学习使用方法、控制流和循环编写更简洁、更智能的 Java 代码。

软件开发

4小时

课程

使用 AI 的 SQL 查询入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 613 条评价

通过编写提示、生成查询并分析数据,借助 AI 学习 SQL 查询,解决现实问题。

数据处理

3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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