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数据、AI 和云课程

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345 课程

课程

Experimental Design in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 324 条评价

In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

概率与统计

4小时

课程

Building Web Applications with Shiny in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 214 条评价

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

软件开发

4小时

课程

Foundations of Probability in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 201 条评价

Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.

概率与统计

5小时

课程

Statistical Techniques in Tableau

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 634 条评价

Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

概率与统计

4小时

课程

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 444 条评价

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

数据准备

4小时

课程

Introduction to TensorFlow in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 53 条评价

Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.

机器学习

4小时

课程

Introduction to Optimization in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 184 条评价

Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.

软件开发

4小时

课程

Supervised Learning in R: Regression

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 98 条评价

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

机器学习

4小时

课程

Intermediate Importing Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 268 条评价

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

数据准备

3小时

课程

Window Functions in Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 473 条评价

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

数据处理

3小时

课程

Cluster Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 69 条评价

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

机器学习

4小时

课程

Foundations of PySpark

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 601 条评价

Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.

数据工程

4小时

课程

Machine Learning with caret in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 42 条评价

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

机器学习

4小时

课程

Visualizing Time Series Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 175 条评价

Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.

数据可视化

4小时

课程

Fully Automated MLOps

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 322 条评价

Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

机器学习

4小时

课程

RNA-Seq with Bioconductor in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 138 条评价

Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

概率与统计

4小时

课程

Introduction to AWS Boto in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 206 条评价

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

云计算

4小时

课程

Multi-Modal Systems with the OpenAI API

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 436 条评价

Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!

人工智能

2小时

课程

Improving Your Data Visualizations in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 286 条评价

Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.

数据可视化

4小时

课程

Introduction to Data Versioning with DVC

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 377 条评价

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

机器学习

3小时

课程

Data Processing in Shell

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 488 条评价

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

数据处理

4小时

课程

Market Basket Analysis in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 259 条评价

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

机器学习

4小时

课程

Visualizing Geospatial Data in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 333 条评价

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

数据可视化

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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