跳至内容

数据、AI 和云课程

掌握重要技能

观看专家讲师的短视频,然后在浏览器中通过互动练习实践所学内容。

  • 按自己的节奏学习
  • 获得实践经验
  • 完成精简章节

创建您的免费帐户

继续使用 Google显示更多选项


继续操作即表示您接受我们的《使用条款》和《隐私政策》,并同意您的数据存储在美国。
11 课程

课程

AWS 概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 3,800 条评价

探索 Amazon Web Services (AWS) 的世界,了解它为何处于云计算前沿。

云计算

2小时

课程

AWS 云技术与服务概念

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 1,981 条评价

掌握 AWS 云技术,结合动手学习与 AWS 生态系统中的实际应用。

云计算

3小时

课程

AWS 安全与成本管理概念

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,373 条评价

掌握 AWS 安全、治理和成本优化,为 Cloud Practitioner 认证做好准备。

云计算

3小时

课程

使用 AWS Lambda 构建无服务器应用

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 34 条评价

用 AWS Lambda 构建、部署并优化无服务器应用。 掌握在实时 AWS Console 中的事件处理、错误处理、并发和安全部署。

云计算

3小时

课程

Python 中的 AWS Boto 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 216 条评价

了解 AWS Boto,利用云技术优化你的数据工作流。

云计算

4小时

课程

在 AWS 中使用数据存储

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 31 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

Developing applications on AWS

  • 中级技能水平
  • 5
  • 6 条评价

Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.

云计算

3小时

课程

Monitoring and troubleshooting AWS

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 8 条评价

Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.

云计算

3小时

课程

Deploying Applications on AWS

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 9 条评价

Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.

云计算

3小时

课程

Automating Deployments on AWS

  • 中级技能水平
  • 5
  • 4 条评价

Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.

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。

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

随时随地通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战提升技能。