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数据、AI 和云课程

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345 课程

课程

Case Study: Competitor Sales Analysis in Power BI

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 151 条评价

This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.

数据可视化

4小时

课程

Azure Compute Solutions

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 106 条评价

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

云计算

3小时

课程

Introduction to Amazon Bedrock

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 125 条评价

Learn to use Amazon Bedrock to access foundation AI models and build with AI - without managing complex infrastructure.

人工智能

3小时

课程

String Manipulation with stringr in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 49 条评价

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

软件开发

4小时

课程

Introduction to Linear Modeling in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 213 条评价

Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

概率与统计

4小时

课程

Data Transformation with Polars

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 37 条评价

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

数据处理

4小时

课程

Using Data Stores in AWS

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 28 条评价

Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.

云计算

3小时

课程

Statistical Thinking in Python (Part 2)

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 246 条评价

Learn to perform the two key tasks in statistical inference: parameter estimation and hypothesis testing.

概率与统计

4小时

课程

A/B Testing in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 90 条评价

Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

概率与统计

4小时

课程

Survival Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 186 条评价

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

概率与统计

4小时

课程

Introduction to Spark with sparklyr in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 81 条评价

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.

数据工程

4小时

课程

Marketing Analytics in Google Sheets

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 215 条评价

Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.

报告

4小时

课程

Analyzing Financial Statements in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 111 条评价

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

应用金融

4小时

课程

Introduction to Scala

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 135 条评价

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

软件开发

3小时

课程

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 94 条评价

Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!

人工智能

3小时

课程

Network Analysis in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 120 条评价

Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.

概率与统计

4小时

课程

Building Chatbots in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 145 条评价

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

机器学习

4小时

课程

Modeling with tidymodels in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 173 条评价

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

机器学习

4小时

课程

Claude Code in Action

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 18 条评价

Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.

人工智能

3小时

课程

Azure API Management

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 64 条评价

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

云计算

3小时

课程

Develop for Azure Storage

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 76 条评价

Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.

云计算

3小时

课程

Introduction to Redshift

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 103 条评价

Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.

数据工程

4小时

课程

Time Series Analysis in Tableau

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 153 条评价

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

数据可视化

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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