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数据、AI 和云课程

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770 课程

课程

深入理解现代数据架构

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,166 条评价

了解现代数据架构的关键组件,从摄取和服务到治理与编排。

数据工程

2小时

课程

Microsoft Fabric 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,023 条评价

了解 Fabric 的主要用例,你将探索七个 Fabric 体验中的各种工具。

其他

4小时

课程

使用 Cursor 进行软件开发

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 434 条评价

用 Cursor 构建可投入生产的代码。 学习 AI 提示、重构、测试和高级工作流。

人工智能

1小时 30 min

课程

使用 Llama 3

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,240 条评价

探索在本地运行 Llama LLM 并将其集成到你的技术栈中的最新技术。

人工智能

2小时

课程

Python 测试入门

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,356 条评价

掌握 Python 测试: 掌握方法、创建检查,并使用 pytest 和 unittest 确保代码无错误。

软件开发

4小时

课程

Git 高级

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,095 条评价

掌握 Git 高级功能,简化数据科学和工程工作流,从复杂合并到大规模项目优化。

软件开发

3小时

课程

人工智能变现

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 976 条评价

探索 AI 与数据变现策略,构建合乎伦理的基础设施,并使产品与业务目标保持一致。

人工智能

1小时

课程

Introduction to Subagents

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 252 条评价

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

人工智能

2小时

课程

Python 深度学习入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 228 条评价

学习神经网络基础,并使用 Python 中的 Keras 2.0 构建深度学习模型。

人工智能

4小时

课程

负责任的 AI 数据管理

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,086 条评价

学习负责任地管理数据的理论,适用于任何 AI 项目,从开始到结束及之后。

人工智能

1小时

课程

Microsoft Copilot 在 PowerPoint 中

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 249 条评价

使用 Microsoft Copilot 制作 PowerPoint 演示文稿。 将文档转为幻灯片,生成视觉内容和演讲者备注。

人工智能

2小时

课程

GPT 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 807 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

课程

在 Python 中处理分类数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,692 条评价

学习如何使用 pandas 和 seaborn 操作并可视化分类数据。

数据处理

4小时

课程

Java 面向对象编程入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,116 条评价

学习面向对象编程核心概念,从基础的类和对象到继承、多态等高级主题。

软件开发

4小时

课程

Excel 中的 Power Pivot

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,497 条评价

掌握 Excel 中的 Power Pivot,帮助导入数据、创建关系并使用 DAX。 构建动态仪表板,挖掘可执行洞察。

数据处理

3小时

课程

使用 pandas 高效导入数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,887 条评价

学习从常见文件格式和系统中获取数据,如 CSV 文件、电子表格、JSON、SQL 数据库和 API。

数据准备

4小时

课程

Introduction to Power Automate

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 61 条评价

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

人工智能

3小时

课程

Python Web 爬取

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,067 条评价

学习使用 Python 库 scrapy 从互联网检索并解析信息。

数据准备

4小时

课程

Google Sheets 数据分析

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,219 条评价

学会使用 Google Sheets 清理、分析数据并提炼洞见。 掌握排序、筛选和使用 VLOOKUP 合并数据。

数据处理

3小时

课程

Databricks Lakehouse 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 186 条评价

探索 Databricks Lakehouse——从勋章架构和集群到治理、共享和部署。

数据工程

3小时

课程

数据故事讲述案例研究:大学专业

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 900 条评价

数据讲故事是一项高需求技能,可提升分析能力。 在这门课程中,借助大学专业数据集学习叙事构建和可视化!

数据素养

1小时

课程

Python 面向对象编程

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 778 条评价

深入学习如何创建类,并利用继承和多态来复用和优化代码。

软件开发

4小时

课程

可解释人工智能(XAI)概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,031 条评价

通过这门适合初学者的课程,了解可解释人工智能(XAI)的作用及其现实应用。

人工智能

1小时

课程

面向业务的机器学习

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,724 条评价

了解机器学习基础及其在商业中的应用。

机器学习

2小时

课程

数据管理概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,132 条评价

掌握数据管理核心概念,从生命周期阶段到安全与治理。

数据管理

2小时

课程

Power BI 中的财务分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 531 条评价

学习如何在 Power BI 中进行财务分析,或使用 Power BI 数据可视化应用现有财务技能。

应用金融

6小时

课程

Sigma 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 473 条评价

开始使用 Sigma!学习如何构建和自定义简单、交互式仪表板,用于实时分析。

数据处理

2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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