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数据、AI 和云课程

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776 课程

课程

使用 PySpark 的大数据基础

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 264 条评价

学习使用 PySpark 处理大数据的基础知识。

数据工程

4小时

课程

使用 pandas 高效导入数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,156 条评价

学习从常见文件格式和系统中获取数据,如 CSV 文件、电子表格、JSON、SQL 数据库和 API。

数据准备

4小时

课程

使用 Llama 3

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 2,525 条评价

探索在本地运行 Llama LLM 并将其集成到你的技术栈中的最新技术。

人工智能

2小时

课程

Python 面向对象编程

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 846 条评价

深入学习如何创建类,并利用继承和多态来复用和优化代码。

软件开发

4小时

课程

负责任的 AI 数据管理

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,342 条评价

学习负责任地管理数据的理论,适用于任何 AI 项目,从开始到结束及之后。

人工智能

1小时

课程

理解 Microsoft Azure 管理与治理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,527 条评价

掌握 Azure 管理与治理,这门课程专为希望提升云技能的数据专业人士打造。

云计算

2小时

课程

Power BI 中的财务分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 593 条评价

学习如何在 Power BI 中进行财务分析,或使用 Power BI 数据可视化应用现有财务技能。

应用金融

6小时

课程

Databricks Lakehouse 入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 396 条评价

探索 Databricks Lakehouse——从勋章架构和集群到治理、共享和部署。

数据工程

3小时

课程

使用 dplyr 进行数据表连接

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,378 条评价

学习使用 dplyr 组合多个表中的数据,以回答更复杂的问题。

数据处理

4小时

课程

面向业务的机器学习

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,913 条评价

了解机器学习基础及其在商业中的应用。

机器学习

2小时

课程

Databricks 概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,032 条评价

了解 Databricks Lakehouse 的强大功能,助你提升数据工程和机器学习技能。

数据工程

4小时

课程

Google: Introduction to AI Agents

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 395 条评价

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

云计算

20 min

课程

在 Python 中处理分类数据

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2,930 条评价

学习如何使用 pandas 和 seaborn 操作并可视化分类数据。

数据处理

4小时

课程

将 SQL 应用于真实问题

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,403 条评价

查找表,存储和管理新表与视图,并编写可维护的 SQL 代码来回答业务问题。

报告

4小时

课程

创建 PostgreSQL 数据库

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 832 条评价

学习如何创建 PostgreSQL 数据库,并探索其结构、数据类型以及如何规范化数据库。

数据准备

4小时

课程

Sigma 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 595 条评价

开始使用 Sigma!学习如何构建和自定义简单、交互式仪表板,用于实时分析。

数据处理

2小时

课程

Tableau 中的数据可视化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 955 条评价

数据可视化是数据分析师最受欢迎的技能之一。 本课程助您使用 Tableau 更好地展示您的发现。

数据可视化

6小时

课程

DevOps 概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,016 条评价

在这门 DevOps 入门课程中,你将掌握 DevOps 基础,并学习提升生产力的关键概念、工具和技术。

软件开发

4小时

课程

R 金融入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 110 条评价

学习列表和数据框等基础数据结构,并将这些知识直接应用于金融示例。

应用金融

4小时

课程

R 中的假设检验

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,094 条评价

了解如何以及何时在 R 中使用假设检验,包括 t 检验、比例检验和卡方检验。

概率与统计

4小时

课程

使用 tidyr 重塑数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 515 条评价

将几乎任何数据集转换为整洁格式,让分析更轻松。

数据处理

4小时

课程

使用 PyTorch 进行图像深度学习

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 889 条评价

将 PyTorch 应用于图像,并使用深度学习模型进行带边界框的目标检测和图像分割生成。

人工智能

4小时

课程

ggplot2 数据可视化进阶

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,049 条评价

学习使用 ggplot2 中的分面、坐标系和统计方法,创建有意义的解释性图表。

数据可视化

4小时

课程

R 中的数据清洗

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 891 条评价

学习如何尽可能快速准确地清洗数据,帮助你从原始数据转化为精彩洞察。

数据准备

4小时

课程

使用 R Markdown 生成报告

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 368 条评价

R Markdown 是一种易于使用的格式化语言,可用 R 代码编写动态报告。

报告

4小时

课程

Bash 脚本入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 583 条评价

Bash 脚本可帮助你在云端构建分析管道,并处理分散存储在多个文件中的数据。

软件开发

4小时

课程

Apache Kafka 入门

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,002 条评价

精通 Apache Kafka!从核心概念到高级架构,学习创建、管理和排查 Kafka,解决真实世界的数据流挑战!

数据工程

2小时

课程

数据伦理入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 2,659 条评价

通过这门全面的入门课程探索数据伦理,涵盖原则、AI伦理和实用技能,确保负责任地使用数据。

数据素养

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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