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数据、AI 和云课程

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301 课程

课程

Gemini in Google Docs

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 368 条评价

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

人工智能

30 min

课程

Gemini in Google Sheets

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 370 条评价

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

人工智能

30 min

课程

Snowflake 中的数据操作

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,170 条评价

掌握 Snowflake 中的数据操作与分析技巧,如 CASE 语句、子查询和 CTE。

数据处理

2小时

课程

数据素养进阶:Data Fluency

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 378 条评价

掌握数据流畅度!掌握个人与组织技能,理解行为,打造数据素养文化。

数据素养

2小时

课程

Snowflake 管理、治理与协作

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 236 条评价

学习如何在大规模下保护、治理和管理 Snowflake。 涵盖 RBAC、数据脱敏、成本监控、Time Travel 和安全数据共享。

数据管理

3小时

课程

Gemini in Google Slides

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 461 条评价

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

人工智能

30 min

课程

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 268 条评价

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

云计算

1小时 30 min

课程

Snowflake 中的数据管道自动化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 237 条评价

在 Snowflake 中使用 COPY INTO、Snowpipe、流、任务、动态表和查询性能工具加载、自动化并优化数据管道。

数据工程

3小时

课程

金融从业者数学

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 341 条评价

通过实用的 Excel 练习和真实案例,掌握必备的金融数学技能。

应用金融

3小时

课程

在 R 中处理缺失数据

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 185 条评价

用 naniar 让缺失数据更易可视化、探索和插补,这是一种与 tidyverse 兼容的缺失数据处理方法。

数据准备

4小时

课程

Alteryx 中的数据转换

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 864 条评价

解锁 Alteryx 数据转换,掌握 Crosstab、Transpose 和工作流优化,在这门互动课程中学习。

数据处理

2小时

课程

理解数字化转型

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 661 条评价

深入数字化转型世界,装备自己成为快速演变数字环境中的变革推动者。

数据素养

1小时

课程

R 中的可视化最佳实践

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 367 条评价

学习如何有效传达数据,了解常见图表、替代可视化类型和基于感知的样式增强。

数据可视化

1小时

课程

制定 Go-To-Market 策略

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 472 条评价

用生成式 AI 制定上市策略:锁定行业、生成潜在客户并优化网站关键词。

人工智能

1小时

课程

AI 辅助旅行规划

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 577 条评价

用 WanderBot 掌握旅行规划:编写提示词,建立信心,简化你的下一次冒险。

人工智能

1小时

课程

Alteryx 中的数据处理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 719 条评价

使用联合、连接、解析和性能优化在 Alteryx 中编排数据。

数据处理

3小时

课程

GCP 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 390 条评价

通过本课程了解 Google Cloud Platform (GCP):使用 GCP 学习存储、数据处理和业务现代化。

云计算

2小时

课程

Power Apps 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 29 条评价

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

人工智能

3小时

课程

面向终端用户的 Power BI

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 386 条评价

探索 Power BI Service,掌握界面,做出明智决策,并最大化报表的效能。

报告

1小时

课程

Python 金融概念入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 475 条评价

用 Python 和 NumPy 学习最基础的金融概念。

应用金融

4小时

课程

Create Engaging Video with Google Vids

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 419 条评价

Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.

云计算

30 min

课程

Gemini in Google Drive

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 335 条评价

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

人工智能

30 min

课程

Gen AI: Navigate the Landscape

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 218 条评价

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

云计算

1小时 15 min

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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