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数据、AI 和云课程

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301 课程

课程

Gemini in Google Meet

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 459 条评价

Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.

人工智能

30 min

课程

Google: Human-Centered AI

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 172 条评价

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

云计算

10 min

课程

走近 Decision Science

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 319 条评价

通过设计数据驱动框架并实施高效解决方案,夯实你的决策科学技能。

数据素养

1小时

课程

公司金融基础

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 270 条评价

学习资本投资、WACC和股东价值等关键财务概念。

应用金融

2小时

课程

Sigma 可视化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 302 条评价

学习构建和自定义 Sigma 图表,讲清清晰有力的数据故事——无需编码。

数据可视化

2小时

课程

Streaming 概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 574 条评价

了解批处理与流式处理的区别、流式系统扩展及实际应用。

数据工程

2小时

课程

使用 n8n 构建营销工作流

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 124 条评价

使用 AI 代理在 n8n 中构建营销工作流。 从零开始自动化营销活动策略、转化优化和潜在客户开发。

人工智能

3小时

课程

Snowflake CoCo Essentials

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 21 条评价

Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.

人工智能

2小时

课程

Sigma 中的 AI 应用入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 221 条评价

在 Sigma 中用用户输入、操作和精美界面构建交互式 AI 应用,无需编码。

报告

2小时

课程

Google: Agent Fundamentals

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 146 条评价

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

云计算

1小时

课程

Sigma 中的计算

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 240 条评价

构建动态 Sigma 计算,探索数据、自动化逻辑,并通过实用商业案例发现趋势。

数据处理

2小时

课程

Case Study: Analyzing Job Market Data in Tableau

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 632 条评价

In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.

数据可视化

3小时

课程

Sigma 中的数据建模

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 163 条评价

停止重复编写相同的连接和计算,深入了解使用 Sigma 数据模型构建的治理良好、可扩展分析。

报告

2小时

课程

计算机科学概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 197 条评价

了解计算机工作原理,设计高效算法,并探索计算理论,解决现实世界问题。

软件开发

3小时

课程

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 56 条评价

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

云计算

3小时 41 min

课程

R 中的预测

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 56 条评价

学习如何使用 R 中的时间序列预测来预测未来,包括 ARIMA 模型和指数平滑方法。

概率与统计

5小时

课程

护肤品推荐

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 336 条评价

用你的提示词技巧测试聊天机器人,为客户匹配理想护肤产品,获得个性化结果。

人工智能

1小时

课程

R 中的树模型机器学习

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 282 条评价

学习如何使用基于树的模型和集成,通过 tidymodels 进行分类和回归预测。

机器学习

4小时

课程

DataLab 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 124 条评价

学习使用 DataLab 的基础知识,这是一款用于数据分析和探索的 AI 驱动数据笔记本。

报告

1小时

课程

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 43 条评价

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

云计算

1小时

课程

用 R 评估人寿保险产品

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 55 条评价

学习现金流估值基础,处理人类死亡率数据,并用 R 构建人寿保险产品。

应用金融

4小时

课程

AI 辅助的产品发布

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 420 条评价

用生成式 AI 分析市场动态,为电动汽车制造商制定战略进入方案。

人工智能

1小时

课程

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 40 条评价

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

云计算

5小时

课程

在 Power BI 中可视化棒球数据

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 231 条评价

了解如何使用 Power BI 分析和可视化棒球数据。 创建散点图、龙卷风图和仪表盘,让棒球洞察生动呈现。

数据可视化

1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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