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数据、AI 和云课程

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76 课程

课程

Introduction to AI Agents

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 39.8K

Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.

人工智能

2小时

课程

AI Ethics

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 37.6K

Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.

人工智能

1小时

课程

Introduction to AI for Work

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 34.2K

Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!

人工智能

AI Native

2-3 hours

课程

Understanding Data Science

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 25.3K

An introduction to data science with no coding involved.

数据素养

2小时

课程

Understanding Cloud Computing

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 18.8K

A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.

2小时

课程

Understanding Artificial Intelligence

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 17.7K

Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.

人工智能

2小时

课程

Understanding Data Engineering

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 16.8K

Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!

数据工程

2小时

课程

Introduction to Data

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 14.7K

Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.

数据素养

2小时

课程

Introduction to Data Literacy

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 13.2K

Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.

数据素养

2小时

课程

Understanding Machine Learning

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 12.6K

An introduction to machine learning with no coding involved.

机器学习

2小时

课程

Large Language Models (LLMs) Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 11K

Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.

人工智能

2小时

课程

Generative AI Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 10.1K

Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.

人工智能

2小时

课程

Introduction to Statistics

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 9.7K

Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!

概率与统计

4小时

课程

Communicating Data Insights

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 8.4K

Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.

数据素养

2小时

课程

Understanding Data Visualization

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 7.6K

An introduction to data visualization with no coding involved.

数据可视化

2小时

课程

Generative AI for Business

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 6.4K

Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.

人工智能

1小时

课程

Building Scalable Agentic Systems

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 4.7K

Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.

人工智能

2小时

课程

Data Storytelling Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 4.6K

Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.

数据素养

2小时

课程

Introduction to Data Culture

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 4.4K

Learn the key components of building a strong data culture within an organization.

数据素养

1小时

课程

Implementing AI Solutions in Business

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 4K

Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.

人工智能

2小时

课程

Data Communication Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.4+
  • 4K

No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.

数据素养

3小时

课程

Forming Analytical Questions

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 3.9K

Learn how to translate business questions to well-formed analytical questions and select the right analytical solutions.

数据素养

1小时

课程

Data Warehousing Concepts

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 3.8K

This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.

数据工程

4小时

课程

MLOps Concepts

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 2.9K

Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

机器学习

2小时

课程

Data Literacy Case Study: Remote Working Analysis

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 2.9K

Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.

数据素养

1小时

课程

Introduction to Data Privacy

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 2.9K

Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.

数据素养

2小时

课程

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 2.8K

Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.

人工智能

3小时

课程

LLMOps Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.6+
  • 2.7K

Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.

人工智能

1小时

课程

Data Governance Concepts

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 2.5K

Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.

数据管理

2小时

课程

Large Language Models for Business

  • 基础技能水平
  • 4.5+
  • 2.3K

Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.

人工智能

1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?

你需要学习 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你按自己的节奏学习。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,你需要一些 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你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,你可以专攻各种领域,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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