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Data Science 课程

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。


Data Science 热门课程和证书


  • I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    什么是数据科学?

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7.8万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:工作技能
    工作技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

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

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • G

    Google

    Foundations of Data Science

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Ethics, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Analytics, Workflow Management, Business Analytics, Data Science, Statistical Reporting, Business Intelligence, Project Design, Project Management, Communication, Stakeholder Communications, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3882 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3.4万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL

    您将获得的技能: 数据分析, 查询语言, 数据库, Python 编程, 存储过程, 关系数据库, Jupyter, 数据操作, Pandas(Python 软件包), 事务处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:畅销
    畅销
    J

    Johns Hopkins University

    数据科学

    您将获得的技能: 机器学习, 统计推理, 数据科学, Model Evaluation, 统计假设检验, R 程序设计, 模型评估, 预测建模, 回归分析, 统计分析, 探索性数据分析, 版本控制, GitHub, 数据清理, 数据操作, Plotly, 闪亮(R 套件), 绘图(图形), Rmarkdown, 交互式数据可视化, 机器学习算法

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    5.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • I

    IBM

    数据科学入门

    您将获得的技能: 云计算, 查询语言, 数据科学, 数据库, 数据建模, R 程序设计, 数据挖掘, 计算机编程工具, GitHub, 数据预处理, Python 编程, 存储过程, Jupyter, 关系数据库, 数据扫盲, 数据分析软件, 模型部署, 大数据, 数据可视化软件

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    10万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • U

    University of Michigan

    Python 中的数据科学导论

    您将获得的技能: 数据分析, 数据科学, 数据预处理, 数据操作, NumPy, Python 编程, 数据转换, 数据清理, Pandas(Python 软件包), 统计分析, 透视表和图表, 编程原则, 数据导入/导出

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    2.7万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    数据科学 Python 项目

    您将获得的技能: 数据分析, 数据收集, 数据科学, 数据整理, Python 编程, 数据展示, 网络抓取, 仪表板, 数据可视化软件, Pandas(Python 软件包), 分析技能, 数据可视化, 制图, Jupyter

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4863 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: 数据分析, Model Evaluation, 功能工程, 预测建模, Matplotlib, 模型评估, NumPy, Python 编程, 统计分析, 数据清理, 数据转换, Pandas(Python 软件包), 回归分析, 探索性数据分析, 数据可视化, 预测分析, 数据操作, 数据导入/导出, 数据预处理, Scikit Learn(机器学习库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:畅销
    畅销
    I
    U
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    您将获得的技能: Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, R Programming, Data Import/Export, Programming Principles, Predictive Modeling, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    12万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…239

总之,以下是 10 最受欢迎的 data science 课程

  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 什么是数据科学?: IBM
  • IBM 数据科学: IBM
  • Foundations of Data Science: Google
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL: IBM
  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 数据科学入门: IBM
  • Python 中的数据科学导论: University of Michigan
  • 数据科学 Python 项目: IBM

关于 Data Science 的常见问题

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。‎

要想从事Data Science 行业,就应该在几项关键技能方面打下坚实的基础。这些技能包括 Python 和 R 等编程语言、统计分析、数据可视化和机器学习。熟悉数据库和工具(如 SQL 和 Tableau)也是有益的。此外,解决问题、批判性思维和有效沟通等软技能对于将数据洞察转化为可操作的战略也至关重要。‎

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:

  1. 免费预览 许多 Data Science 课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

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。‎

数据科学课程通常涵盖一系列主题,包括数据操作、统计分析、机器学习、数据可视化和 Big Data 技术。您还可能会遇到自然语言处理、数据伦理和数据工程等专项课程。这些全面的课程使您能够应对该领域的各种挑战,并掌握分析复杂数据集所需的技能。‎

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。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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  • Google 人工智能证书
  • Google 网络安全证书
  • Google 数据分析证书
  • Google IT 支持证书
  • Google 项目管理证书
  • Google 用户体验设计证书
  • IBM 人工智能工程证书
  • IBM 人工智能产品经理证书
  • IBM 数据科学证书
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