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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

理解 Microsoft Azure 架构与服务

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,822 条评价

本课程深入探讨 Azure 的基础架构,涵盖容器、虚拟机等更多内容。

云计算

2小时

课程

数据质量入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,659 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

Microsoft Fabric 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,241 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

Java 面向对象编程入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,398 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

AI 安全与风险管理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,643 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

Dashboard 设计概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,271 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

使用 SQL 分析业务数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 288 条评价

学习编写 SQL 查询,计算企业用于衡量绩效的关键指标。

报告

4小时

课程

Snowflake 架构

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 413 条评价

掌握 Snowflake 的三层架构,建立在 Snowflake 中高效工作的思维模型。

数据管理

3小时

课程

Kubernetes 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,735 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

Excel 中的 Power Pivot

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,714 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

Git 高级

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,310 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

Excel 中级 Power Query

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,293 条评价

在 Excel 的基础 Power Query 知识上,这门中级课程将带你迈向数据转换精通的更高层次

数据准备

4小时

课程

Word 中的 Microsoft Copilot

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 549 条评价

掌握 Word 中的 Microsoft Copilot,更快写作,瞬间理解文档,更高效协作。

人工智能

3小时

课程

AWS 安全与成本管理概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,664 条评价

掌握 AWS 安全、治理和成本优化,为 Cloud Practitioner 认证做好准备。

云计算

3小时

课程

Google Sheets 数据分析

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,342 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

可解释人工智能(XAI)概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,329 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

高级 AI 辅助开发

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 427 条评价

学习将 AI 用作资深工程伙伴,用于代码分析、性能优化、安全和软件架构决策。

人工智能

1小时 30 min

课程

Gen AI: Beyond the Chatbot

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 464 条评价

This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.

云计算

1小时 30 min

课程

面向数据分析师的 AI

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 175 条评价

在数据分析的每个阶段都使用 AI。 写出更精准的提示词,审核数据质量,发现值得追踪的洞见,并交付你可以信赖的成果。

人工智能

4小时

课程

数据管理概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,381 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

Python 测试入门

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,537 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

Google Sheets 统计学入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 693 条评价

学习如何利用电子表格中的统计技术,更有效地处理数据并提取洞察。

概率与统计

4小时

课程

面向商业的数据驱动决策

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,092 条评价

了解如何运用实用的数据框架做出更好的商业决策——无需编程。

领导力

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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