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数据、AI 和云课程

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84 课程

课程

Python 中的数据结构与算法

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,129 条评价

探索链表、栈、队列、哈希表和图等数据结构,以及搜索和排序算法!

软件开发

4小时

课程

Transformer Models with PyTorch

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 842 条评价

What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.

人工智能

2小时

课程

Deep Learning for Images with PyTorch

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 723 条评价

Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.

人工智能

4小时

课程

Advanced Git

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,012 条评价

Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.

软件开发

3小时

课程

Multi-Agent Systems with LangGraph

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 486 条评价

Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.

人工智能

2小时 45 min

课程

Object-Oriented Programming in Python

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 749 条评价

Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.

软件开发

4小时

课程

Introduction to Testing in Python

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 1,263 条评价

Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.

软件开发

4小时

课程

Deep Learning for Text with PyTorch

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 739 条评价

Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.

人工智能

4小时

课程

Intermediate dbt

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 921 条评价

Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.

数据工程

2小时

课程

Introduction to MLflow

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 738 条评价

Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

机器学习

4小时

课程

MLOps Deployment and Life Cycling

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 852 条评价

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

机器学习

4小时

课程

Cleaning Data with PySpark

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 466 条评价

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

数据准备

4小时

课程

CI/CD for Machine Learning

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 368 条评价

Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

机器学习

5小时

课程

Machine Learning with PySpark

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 689 条评价

Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

机器学习

4小时

课程

Feature Engineering for NLP in Python

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 142 条评价

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

机器学习

4小时

课程

Calculations in Tableau

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 643 条评价

In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!

数据可视化

6小时

课程

Deep Reinforcement Learning in Python

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 270 条评价

Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.

人工智能

4小时

课程

Image Modeling with Keras

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 89 条评价

Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.

人工智能

4小时

课程

Introduction to Spark SQL in Python

  • 高级技能水平
  • 4.7+
  • 142 条评价

Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.

数据处理

4小时

课程

Quantitative Risk Management in Python

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 212 条评价

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

应用金融

4小时

课程

AI Agents with Hugging Face smolagents

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 234 条评价

Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

人工智能

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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