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: Python 编程, 数据分析, NumPy
初级 · 课程 · 1-3 个月

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

IBM
您将获得的技能: 专业网络, Python 编程, 数据可视化软件, 探索性数据分析, 模型评估, 网络抓取, Plotly, 数据可视化, 数据展示, Jupyter, 查询语言, 无监督学习, 数据整理, 数据扫盲, 仪表板, 仪表板创建, 生成式人工智能, 数据故事, 交互式数据可视化, 绘图(图形), Model Evaluation
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Python 编程, 关系数据库, 数据分析, 数据操作, 查询语言, 数据库, Jupyter, 数据库管理, 存储过程, 事务处理, 数据库理论, 数据访问
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据库, Python 编程, 软件开发工具, 关系数据库, 大数据, 数据挖掘, 数据建模, 数据科学, R(软件), 数据可视化软件, 查询语言, 数据库管理, Jupyter, 模型部署, 数据扫盲, 存储过程, 数据处理, R 程序设计, GitHub
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据清理, 预测建模, 机器学习, 数据科学, 探索性数据分析, 模型评估, 数据可视化, 数据操作, R(软件), 数据整理, 版本控制, 传单(软件), Rmarkdown, R 程序设计, 统计分析, 统计推理, 统计假设检验, GitHub, 回归分析, Model Evaluation, 闪亮(R 套件)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

您将获得的技能: Python 编程, 统计资料, 关系数据库, 数据科学, 数据分析, 网络抓取, R(软件), NumPy, 数据库管理, 数据可视化, 数据展示, Jupyter, 查询语言, 概率分布, 统计方法, 仪表板创建, 统计分析, R 程序设计, 仪表板, 描述性统计
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
Duke University
您将获得的技能: 代数, 普通数学, 贝叶斯统计, 数据科学, 微积分, 制图, 衍生产品, 概率, 应用数学
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Interactive Data Visualization, Data Validation, Ggplot2, Google Sheets, Sampling (Statistics), Spreadsheet Software, Data Analysis, Stakeholder Communications, LinkedIn, Object Oriented Programming (OOP), File Management, Web Presence, Data Structures, Interviewing Skills
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据管理, 数据驱动决策, 数据分析, 数据战略, 项目设计, 数据科学, 机器学习, Data Management, 软件工程, 数据扫盲, 统计推理, 性能指标
初级 · 课程 · 1-4 周

Imperial College London
您将获得的技能: Jupyter, 应用机器学习, 统计资料, 几何学, 数据科学, NumPy, 微积分, 人工神经网络, 数值分析, 数据操作, 模型优化, 无监督学习, 线性代数, 统计方法, 数据转换, 描述性统计, 回归分析, 数学软件, 降维, 应用数学
初级 · 专项课程 · 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。