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数据、AI 和云课程

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298 课程

课程

Interactive Maps with leaflet in R

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 92 条评价

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

数据可视化

4小时

课程

Data Transformation in KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 283 条评价

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

数据准备

2小时

课程

Categorical Data in the Tidyverse

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 164 条评价

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

数据处理

4小时

课程

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • 基础技能水平
  • 4.9+
  • 45 条评价

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

云计算

45 min

课程

Quantitative Risk Management in R

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 80 条评价

Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.

应用金融

5小时

课程

Python for Spreadsheet Users

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 34 条评价

Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!

软件开发

4小时

课程

Programming Paradigm Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 131 条评价

Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.

软件开发

2小时

课程

Data Visualization in KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 196 条评价

Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.

数据可视化

2小时

课程

Data Manipulation with data.table in R

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 21 条评价

Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.

数据处理

4小时

课程

Data Manipulation in KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 242 条评价

Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.

数据处理

3小时

课程

Building Dashboards with shinydashboard

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 74 条评价

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

报告

4小时

课程

Google: Agent Fundamentals

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 22 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

MLOps for Business

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 138 条评价

Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.

机器学习

3小时

课程

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 9 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

Dimensionality Reduction in R

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 96 条评价

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

机器学习

4小时

课程

Python for MATLAB Users

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 29 条评价

Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.

软件开发

4小时

课程

Conditional Formatting in Google Sheets

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 97 条评价

Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.

数据处理

2小时

课程

Working with DeepSeek in Python

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 98 条评价

Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.

人工智能

3小时

课程

R For SAS Users

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 27 条评价

Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.

软件开发

4小时

课程

Bond Valuation and Analysis in Python

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 67 条评价

Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.

应用金融

4小时

课程

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 7 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

3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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