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数据、AI 和云课程

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727 课程

课程

Manipulating Time Series Data in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 160 条评价

In this course youll learn the basics of working with time series data.

数据处理

4小时

课程

Data-Driven Decision Making for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 889 条评价

Discover how to make better business decisions by applying practical data frameworks—no coding required.

领导力

2小时

课程

Analyzing Business Data in SQL

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 240 条评价

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

报告

4小时

课程

Intermediate dbt

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 921 条评价

Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.

数据工程

2小时

课程

Introduction to Agent Skills

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 126 条评价

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

人工智能

2小时 30 min

课程

Databricks Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 844 条评价

Learn about the power of Databricks Lakehouse and help you scale up your data engineering and machine learning skills.

数据工程

4小时

课程

Image Processing in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 210 条评价

Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

机器学习

4小时

课程

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 255 条评价

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

机器学习

4小时

课程

Introduction to MLflow

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 738 条评价

Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

机器学习

4小时

课程

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 231 条评价

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

人工智能

30 min

课程

Responsible AI Data Management

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 996 条评价

Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.

人工智能

1小时

课程

Intermediate Python for Finance

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 936 条评价

Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.

应用金融

4小时

课程

Intermediate Docker

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 808 条评价

Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!

软件开发

4小时

课程

Data Management Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,045 条评价

Master the key concepts of data management, from life cycle stages to security and governance.

数据管理

2小时

课程

Joining Data with dplyr

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,205 条评价

Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

数据处理

4小时

课程

Software Development with Windsurf

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 420 条评价

Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.

人工智能

1小时 30 min

课程

Explainable AI in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,070 条评价

Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.

人工智能

4小时

课程

DevOps Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 834 条评价

In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.

软件开发

4小时

课程

Applying SQL to Real-World Problems

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,142 条评价

Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.

报告

4小时

课程

Data Science for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 936 条评价

Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.

数据素养

2小时

课程

Time Series Analysis in Python

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 134 条评价

In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.

概率与统计

4小时

课程

Experimental Design in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,757 条评价

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

概率与统计

4小时

课程

Gemini in Google Slides

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 273 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

AWS Security and Cost Management Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,282 条评价

Master AWS security, governance, and cost optimization to prepare for the Cloud Practitioner certification.

云计算

3小时

课程

Data Storytelling Case Study: Green Businesses

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 812 条评价

Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.

数据素养

1小时

课程

Create Engaging Video with Google Vids

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 257 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

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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