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数据、AI 和云课程

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393 课程

课程

R 中的监督学习:回归

  • 中级技能水平
  • 4.6+
  • 107 条评价

在本课程中,你将学习如何使用线性回归、广义加性模型、随机森林和xgboost预测未来事件。

机器学习

4小时

课程

在 AWS 上部署应用

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 29 条评价

在 AWS 上部署、保护并运维应用,使用 Lambda、API Gateway、Cognito、IAM、CloudWatch 和 X-Ray。 DVA-C02 考试实战准备。

云计算

3小时

课程

在 Python 中分析社交媒体数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 33 条评价

在本课程中,你将学习如何收集 Twitter 数据并分析 Twitter 文本、网络和地理来源。

数据处理

4小时

课程

在 AWS 上自动化部署

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 14 条评价

掌握使用 AWS CodePipeline、CodeBuild 和 CodeDeploy 构建 CI/CD 流水线。 实现蓝绿和金丝雀发布自动化,使用CloudFormation定义基础设施。

云计算

3小时

课程

Python 中的异常检测

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 183 条评价

在这门四小时课程中,检测数据分析中的异常,并扩展你的 Python 统计工具包。

概率与统计

4小时

课程

R 中的贝叶斯数据分析基础

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 232 条评价

了解贝叶斯数据分析是什么、如何运作,以及为何它是数据科学工具箱中的实用工具。

概率与统计

4小时

课程

R 中的时间序列数据处理

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 294 条评价

掌握 R 中的时间序列数据处理,包括导入、汇总和子集操作,使用 zoo、lubridate 和 xts。

数据处理

4小时

课程

Google: Deploy Your First Agent

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 32 条评价

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

云计算

1小时

课程

R 中的时间序列分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 91 条评价

掌握从时间序列数据中提取有意义洞察所需的核心技术。

概率与统计

4小时

课程

Tidyverse 的数据建模

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 245 条评价

探索数据建模中的不同类型,包括用于预测的类型,并学习如何在 Tidyverse 中进行线性回归和模型评估指标。

概率与统计

4小时

课程

Python 线性建模入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 229 条评价

探索线性模型的概念与应用,使用Python构建模型来描述、预测并从数据模式中提取洞见。

概率与统计

4小时

课程

在 AWS 中使用数据存储

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 44 条评价

通过动手控制台练习和真实场景,学习选择、构建并保护 AWS 数据存储,包括 DynamoDB 和 S3。

云计算

3小时

课程

Python 语音语言处理

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 292 条评价

学习如何在 Python 中从原始音频文件加载、转换并转录语音。

数据处理

4小时

课程

Amazon Bedrock 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 135 条评价

学习使用 Amazon Bedrock 访问基础 AI 模型并构建 AI 应用——无需管理复杂基础设施。

人工智能

3小时

课程

R 中的聚类分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 77 条评价

培养对层次聚类和 k-means 聚类工作原理的直觉,并学习如何将其应用于从数据中提取洞察。

机器学习

4小时

课程

Auditing Expenses with Claude Cowork

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 15 条评价

Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.

人工智能

15 min

课程

Python 中的客户细分

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 176 条评价

了解如何在 Python 中细分客户。

数据处理

4小时

课程

R 中的生存分析

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 207 条评价

学习处理时间到事件数据。 事件可能是死亡,或失业后找到工作。 学习估计、可视化并解读生存模型!

概率与统计

4小时

课程

Python 营销中的机器学习

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 180 条评价

从客户终身价值、流失预测到细分——学习并用 Python 实现营销中的机器学习用例。

机器学习

4小时

课程

Python 概率基础

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 210 条评价

学习随机变量、均值和方差、概率分布及条件概率等概率基础概念。

概率与统计

5小时

课程

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 9 条评价

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

云计算

18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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