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数据、AI 和云课程

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8 课程

课程

Claude Code 101

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,079 条评价

Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.

人工智能

3小时

课程

Claude 模型入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 752 条评价

学习如何通过 Anthropic API 使用 Claude,解决实际任务并构建 AI 驱动的应用。

其他

3小时

课程

Claude 101

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 552 条评价

Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.

人工智能

2小时

课程

Software Development with Claude Code

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 280 条评价

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

软件开发

4小时

课程

Introduction to Agent Skills

  • 中级技能水平
  • 4.8+
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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

人工智能

2小时 30 min

课程

Introduction to Subagents

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 125 条评价

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

人工智能

2小时

课程

Claude Code in Action

  • 中级技能水平
  • 4.9+
  • 39 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

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 中级技能水平
  • 5
  • 10 条评价

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in 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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