分类

主题

数据科学教程

通过我们的数据科学教程推动您的数据职业发展。我们将带您一步步完成具有挑战性的数据科学函数与模型。

其他主题：

DataLabMLOps云计算向量数据库大数据数据分析数据可视化数据工程数据治理数据素养机器学习深度学习职业服务自然语言处理面向商业的人工智能

培训 2 人或更多？试试 DataCamp for Business

数据可视化

PySpark 教程：Python 中的 RDD、DataFrame 与 Spark SQL

通过可运行的代码学习 PySpark：设置 PySpark 4.3，选择、过滤、分组与连接 DataFrame，用 Spark SQL 查询，并通过 pyspark.ml 进行客户聚类。

Natassha Selvaraj

2026年11月3日

数据科学

自回归模型：时间序列分析的详细指南

自回归模型用时间序列自身的历史预测未来。了解如何在 Python 中用 statsmodels 拟合模型，如何用 PACF 与 AIC/BIC 选择滞后阶数，并与 MA 和 ARIMA 进行比较。

Dario Radečić

2026年10月26日

数据科学

ARIMAX：如何利用外生变量进行时间序列预测

了解 ARIMAX 如何通过外部预测变量扩展 ARIMA，理解其参数与假设，并使用 statsmodels 在 Python 中构建预测模型。

Vinod Chugani

2026年10月23日

数据科学

SARIMAX：带外部变量的季节性时间序列

了解 SARIMAX 如何将季节性时间序列建模与外部预测变量相结合。理解其参数，明白它与 ARIMA、SARIMA 的差异，并在 Python 中构建一个预测模型。

Dario Radečić

2026年10月23日

数据科学

求积详解：近似积分的数值方法

了解什么是求积、数值积分如何近似定积分，以及梯形法、辛普森法与高斯求积等方法如何工作。

Vinod Chugani

2026年10月16日

数据科学

Box-Cox 变换：稳定方差，不靠猜测

了解 Box-Cox 变换的工作原理、如何选择 lambda 参数，以及在何时使用它来稳定方差、减少偏度并改进统计模型。

Vinod Chugani

2026年10月15日

R

R 中的自相关

使用 DataCamp《时间序列分析入门》课程的教材，在 R 中练习自相关。

Ryan Sheehy

2026年10月8日

R

R 的基础编程技能

使用 DataCamp 免费课程“在 R 中构建量化交易策略”的课程材料，练习 R 的基础编程技能。

Ryan Sheehy

2026年10月8日

Scala 初学者指南

学习 Scala 的基础知识，包括语法、如何设置环境，以及各种常见数据类型。

Aditya Sharma

2026年10月8日

SQL

SQLite 初学者指南

通过命令行界面学习 SQLite 数据库基础知识：从 SQLite 点命令到其实际应用示例。

Francisco Javier Carrera Arias

2026年10月8日

数据分析

BI 与分析平台对比

在本教程中，您将了解在组织层面和个人层面选择分析平台之前需要考虑的不同因素。

Nishant Singh

2026年10月8日

R

在 R 中绘制双变量分布热力图

学习如何以可视化方式展示两个特征之间的关系、它们的相互作用，以及数据点的集中区域。

Carlos Zelada

2026年10月8日