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数据、AI 和云课程

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28 课程

课程

在 Excel 中进行数据准备

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 6,503 条评价

掌握如何通过逻辑函数、嵌套公式、查找函数和 PivotTables 准备 Excel 数据。

数据准备

3小时

课程

Power BI 中的数据准备

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 7,776 条评价

在这门互动式 Power BI 课程中,你将学习如何使用 Power Query Editor 转换和整理数据,使其可用于分析。

数据准备

3小时

课程

Python 数据导入入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,378 条评价

学习如何将来自 Excel、SQL、SAS 以及网页等各种来源的数据导入 Python。

数据准备

3小时

课程

Python 数据导入进阶

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 940 条评价

提升你的 Python 数据导入技能,学会处理网页和 API 数据。

数据准备

2小时

课程

Excel Power Query 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,255 条评价

探索 Excel Power Query,掌握高级数据转换与清洗,提升决策和分析能力。

数据准备

3小时

课程

Alteryx 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 2,298 条评价

进入 Alteryx Designer 的世界,学习如何使用该工具加载、准备和汇总数据。

数据准备

2小时

课程

Python 数据清洗

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 4,739 条评价

学习诊断和处理脏数据,并掌握将原始数据转化为准确洞察所需的技能!

数据准备

4小时

课程

Introduction to Google Sheets

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,856 条评价

Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.

数据准备

2小时

课程

R 数据导入入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 352 条评价

在本课程中,您将学习如何在 R 中使用 readxl 和 data.table 等工具读取 CSV、XLS 和文本文件。

数据准备

3小时

课程

Web Scraping in Python

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,030 条评价

Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.

数据准备

4小时

课程

Data Preparation in Alteryx

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,058 条评价

Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.

数据准备

3小时

课程

Intermediate Power Query in Excel

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 1,049 条评价

Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery

数据准备

4小时

课程

Streamlined Data Ingestion with pandas

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,765 条评价

Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.

数据准备

4小时

课程

Cleaning Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 771 条评价

Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

数据准备

4小时

课程

Creating PostgreSQL Databases

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 602 条评价

Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.

数据准备

4小时

课程

Introduction to KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 529 条评价

Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.

数据准备

3小时

课程

Connecting Data in Tableau

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 1,102 条评价

Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.

数据准备

3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

Intermediate Google Sheets

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 802 条评价

Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.

数据准备

4小时

课程

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 443 条评价

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

数据准备

4小时

课程

Intermediate Importing Data in R

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 268 条评价

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

数据准备

3小时

课程

Dealing With Missing Data in R

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 135 条评价

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

数据准备

4小时

课程

Web Scraping in R

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 89 条评价

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

数据准备

4小时

课程

Marketing Analytics in Tableau

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 85 条评价

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

数据准备

6小时

课程

Data Transformation in KNIME

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 282 条评价

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

数据准备

2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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