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: 计算机编程, 数据结构, 自动化, 网页抓取, 还原式 API, 数据导入/导出, JSON, 数据操作, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), 面向对象编程(OOP), 文件输入/输出, Jupyter, 编程原则, 数据分析, 应用编程接口 (API)
初级 · 课程 · 1-3 个月

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

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, SQL, 探索性数据分析, 数据可视化软件, Plotly, 模型评估, 数据导入/导出, 监督学习, 数据操作, 专业网络, 数据扫盲, 无监督学习, 数据挖掘, 数据分析, 数据清理, 仪表板, 交互式数据可视化, 数据可视化, 数据转换, Jupyter
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Data Storytelling, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Analytics, Workflow Management, Business Analytics, Data Science, Project Design, Data Visualization Software, Project Management, Communication, Stakeholder Communications
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 数据库, SQL, Pandas(Python 软件包), 事务处理, 数据操作, 存储过程, Python 程序设计, Query 语言, 关系数据库, Jupyter, 数据分析
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 统计分析, 数据驱动的决策制定, 回归分析, 模型评估, 探索性数据分析, 数据导入/导出, 预测建模, Matplotlib, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 数据操作, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, 数据科学, 数据清理, 数据预处理, 数据分析, 数据转换
中级 · 课程 · 1-3 个月
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 回归分析, 探索性数据分析, 绘图(图形), GitHub, 统计分析, 数据操作, 预测建模, 模型评估, 机器学习, R 语言程序设计(中文版), Rmarkdown, 统计假设检验, 统计推理, 数据清理, 数据科学, Plotly, 交互式数据可视化, 机器学习算法, 闪亮(R 套件), 版本控制
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
University of Michigan
您将获得的技能: 统计分析, 数据操作, 数据导入/导出, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), 数据分析, 透视表和图表, 编程原则, 数据科学, 数据清理, 数据预处理, 数据转换
中级 · 课程 · 1-4 周

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

IBM
您将获得的技能: 网页抓取, 数据操作, Pandas(Python 软件包), 数据展示, Python 程序设计, 数据收集, 数据处理, 数据科学, 仪表板, 数据分析, Jupyter
中级 · 课程 · 1-4 周

University of California, Davis
您将获得的技能: 数据建模, 数据库, SQL, 数据库设计, 数据管理, 数据操作, 关系数据库, Query 语言, 数据扫盲, 数据科学, 数据分析, 数据转换, 数据质量, Data Governance
初级 · 课程 · 1-4 周

University of Michigan
您将获得的技能: 社交网络分析, 模型评估, 图论, 数据操作, 网络分析, 数据可视化软件, 自然语言处理, Matplotlib, NumPy, 科学可视化, 监督学习, 文本挖掘, 可视化(计算机制图), Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), 交互式数据可视化, 数据预处理, 数据可视化, 应用机器学习, 功能工程
中级 · 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。