Data Science 课程可帮助您了解如何分析数据、创建模型并评估其性能。您可以发展统计、自动学徒、数据准备和可视化方面的能力。许多课程使用最新的语言和书库,用于实践项目。

您将获得的技能: JSON, 计算机编程, Python 编程, NumPy, 数据操作, 编程原则, 应用编程接口 (API), 数据分析, 文件输入/输出, 自动化, 网络抓取, 数据导入/导出, Jupyter, 面向对象编程(OOP), 数据结构, Pandas(Python 软件包), 恢复性应用程序接口
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 人工智能, 数据驱动决策, 数据科学, 大数据, 数据分析, 深度学习, 数字化转型, 机器学习, 数据挖掘, 云计算, 数据扫盲
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 查询语言, 交互式数据可视化, 仪表板, 模型评估, 数据可视化软件, 生成式人工智能, 数据操作, 专业网络, 数据分析, 数据故事, 网络抓取, 数据导入/导出, 数据可视化, Plotly, 探索性数据分析, 监督学习, Jupyter, 数据扫盲, 数据展示, 无监督学习
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: 查询语言, Python 编程, 数据库, 存储过程, 事务处理, 数据操作, 数据分析, 关系数据库, Jupyter, Pandas(Python 软件包)
初级 · 课程 · 1-3 个月
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计假设检验, 交互式数据可视化, 模型评估, 数据科学, R 程序设计, 绘图(图形), 版本控制, 机器学习算法, 闪亮(R 套件), 数据操作, 数据清理, GitHub, Rmarkdown, 统计推理, 统计分析, 探索性数据分析, 机器学习, 预测建模, Plotly, 回归分析
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 查询语言, Python 编程, 数据库, 存储过程, 数据科学, R 程序设计, 数据可视化软件, 大数据, 模型部署, 数据清理, 数据预处理, Jupyter, GitHub, 数据建模, 关系数据库, 数据挖掘, R(软件), 数据扫盲, 云计算
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of California, Davis
您将获得的技能: 查询语言, 描述性统计, 数据科学, 数据分析, 数据操作, 数据质量, 数据管理, 数据建模, 关系数据库, 数据库设计
初级 · 课程 · 1-4 周

多位教师
您将获得的技能: Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Data Import/Export, Programming Principles, Predictive Modeling, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: 统计假设检验, 查询语言, 仪表板, 数据科学, Python 编程, 描述性统计, 存储过程, R 程序设计, 概率分布, 统计资料, 编程原则, 数据分析, 网络抓取, 数据导入/导出, 统计编程, 数据可视化, Jupyter, 统计分析, R(软件), 关系数据库
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
Duke University
您将获得的技能: 数据科学, 算术, 制图, 贝叶斯统计, 概率, 普通数学, 代数, 微积分
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, R (Software), Tableau Software, Sampling (Statistics), Presentations, Spreadsheet Software, Data Analysis, LinkedIn, Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Interviewing Skills, Applicant Tracking Systems
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

Microsoft
您将获得的技能: 查询语言, 数据收集, 高级分析, 数据处理, 商业智能, 数据分析, Microsoft 动力平台, 数据存储, 数据质量, 数据操作, Power BI, 商业分析, 数据仓库, 数据完整性, 数据库设计, 撰写报告, 数据可视化, 时间表, Microsoft Excel, 统计报告
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月
Data Science 是一个跨学科领域,它将统计学、计算机科学和领域专业知识相结合,从数据中提取有意义的见解。它在各行各业的决策中发挥着至关重要的作用,帮助企业了解趋势、预测结果和优化流程。在当今数据驱动的世界中,分析和 Interpretation 数据的能力对于企业保持竞争力和创新力至关重要。
从事数据科学工作可以获得各种职位,包括数据分析师、数据工程师、机器学习工程师和数据科学家。这些职位在金融、医疗保健、技术和营销等行业需求量很大。每个角色都专注于数据的不同方面,从数据收集和 Cleaning 到高级解析和 Prediction Modeling,为专业人士提供了多样化的机会。
有许多在线课程可用于学习 Data Science。一些最佳选择包括IBM 数据科学专业证书(涵盖基本技能和工具)和应用数据科学专项课程(侧重于实际应用)。这些课程提供了结构化的学习路径和实践经验,帮助您建立数据科学专业知识。
是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习 Data Science:
如果您想继续学习、获得 Data Science 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要有效地学习 Data Science,首先要明确自己的学习目标和想要掌握的具体技能。从涵盖基本概念的基础课程开始,逐步深入到更高级的主题。参与实践项目以应用所学知识,并考虑加入在线社区或学习小组以增强学习体验。坚持练习和实际应用是掌握 Data Science 的关键。
对于培训和提高员工的数据科学技能,CertNexus Certified Data Science Practitioner Professional Certificate和Fractal Data Science Professional Certificate等课程是很好的选择。这些课程旨在提高实用技能,为数据科学打下坚实基础,适合劳动力发展。