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数据、AI 和云课程

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17 课程

课程

Snowflake 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 4,411 条评价

Snowflake是顶尖的数据仓库平台。 了解他们如何使用 Snowsight——一个用于访问和探索数据的用户友好型 SQL 界面。

数据仓库

2小时

课程

Snowflake SQL 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 5,639 条评价

本课程将带你从 Snowflake 的基础架构到掌握高级 SnowSQL 技巧。

数据工程

2小时

课程

Snowflake 架构

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 272 条评价

掌握 Snowflake 的三层架构,建立在 Snowflake 中高效工作的思维模型。

数据管理

3小时

课程

Snowflake 中的数据管道自动化

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 146 条评价

在 Snowflake 中使用 COPY INTO、Snowpipe、流、任务、动态表和查询性能工具加载、自动化并优化数据管道。

数据工程

3小时

课程

Snowflake 中的数据操作

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,059 条评价

掌握 Snowflake 中的数据操作与分析技巧,如 CASE 语句、子查询和 CTE。

数据处理

2小时

课程

Snowflake Management, Governance & Collaboration

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 142 条评价

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

数据管理

3小时

课程

Snowflake 生成式 AI 入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 359 条评价

学习使用 Snowflake Cortex 内置的 LLM 函数构建 AI 应用,实现文本分析、生成和多步骤工作流。

人工智能

2小时

课程

Snowflake 中的数据类型与函数

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 534 条评价

学习 Snowflake 数据类型和函数,操作文本、数字和日期,同时构建自定义函数和数据透视表。

数据处理

3小时

课程

Snowflake 中的 Window Functions

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 524 条评价

掌握 Snowflake 窗口函数,解决复杂数据问题:排名、分区和滚动计算。

数据处理

3小时

课程

Building AI Agents with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 20 条评价

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

人工智能

4小时

课程

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.5+
  • 14 条评价

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

人工智能

3小时

课程

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 19 条评价

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

数据工程

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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