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数据科学课程

掌握数据可视化、统计分析和机器学习方面的基本技能。探索提供实用工具的课程,以分析复杂的数据集并做出数据驱动的决策。

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    U

    University of California, Davis

    学习数据科学的 SQL 基础知识

    您将获得的技能: 统计分析, 数据叙事, Data Governance, 同行评审, 商业分析, JSON, 探索性数据分析, 数据质量, 文本挖掘, SQL, Apache Spark, 数据库设计, 数据可视化, 解决复杂问题, Query 语言, 性能指标, 演讲, 数据建模, 数据分析, 描述性统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.7万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 统计建模, 统计, 回归分析, 统计分析, 探索性数据分析, 统计方法, 统计假设检验, 概率分布, 统计推理, 抽样(统计), 描述性统计, 数据分析, 概率, 定量研究

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    4209 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    新
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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), NumPy, Computational Thinking, Machine Learning Algorithms, Pandas (Python Package), Machine Learning, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Programming Principles, Data Manipulation

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据分析导论

    您将获得的技能: 数据科学, 统计分析, Apache Spark, 数据整理, 数据湖, 分析, 数据收集, 大数据, Data Mart, 微软Excel, 数据可视化, 数据可视化软件, 数据仓库, 数据分析, 数据清理, Apache Hive, Apache Hadoop

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学统计

    您将获得的技能: Matplotlib, 统计分析, 数据科学, 回归分析, 统计, Pandas(Python 软件包), 探索性数据分析, 科学可视化, 概率分布, 统计方法, 统计假设检验, 描述性统计, Jupyter, 数据可视化, 相关性分析, 数据分析, 概率, 概率与统计

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据工程

    您将获得的技能: Python 程序设计, Linux 命令, 数据库管理员, 数据科学, 阿帕奇气流, Apache Spark, 网页抓取, MySQL, 数据库设计, 专业网络, 数据导入/导出, SQL, 数据分析, 生成式人工智能, NoSQL, 数据仓库, 数据存储, 摘录, IBM Cognos 分析, Apache Hadoop

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California, Irvine

    数据科学基础

    您将获得的技能: 回归分析, 统计建模, 云计算, 统计分析, 数据科学, 商业分析, 决策树学习, 数据伦理, 数据战略, 预测建模, 自然语言处理, 分类与回归树 (CART), 分析技能, 文本挖掘, 数据挖掘, 预测分析, 无监督学习, 数据分析, 社交媒体, 异常检测

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    256 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 统计建模, 回归分析, GitHub, 统计分析, R 语言程序设计(中文版), 数据科学, 预测建模, 探索性数据分析, 机器学习算法, Rmarkdown, 统计假设检验, 功能工程, Plotly, 数据可视化, 闪亮(R 套件), 机器学习, 数据展示, 统计推理, 概率与统计

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
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    C

    Coursera Project Network

    Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Jupyter, Data Processing, Predictive Modeling, Machine Learning, Predictive Analytics, Data Manipulation, Data Science, Data Analysis, Python Programming

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: Python 程序设计, 线性代数, 数据操作, 回归分析, 微积分, 统计分析, 统计, 数据科学, 应用数学, 降维, Algorithm, NumPy, 机器学习算法, 人工神经网络, 概率与统计, 衍生产品, Jupyter, 高等数学, 机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Data Analysis with R Programming

    您将获得的技能: Rmarkdown, Ggplot2, R Programming, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Statistical Programming, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Import/Export, Package and Software Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 线性代数, 数据科学, 数据转换, 数据操作, 应用数学, 降维, NumPy, 机器学习, Machine Learning 方法, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2152 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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数据工程
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总之,以下是 10 最受欢迎的 data science 课程

  • 学习数据科学的 SQL 基础知识: University of California, Davis
  • 统计入门: Stanford University
  • Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1: Pearson
  • 数据分析导论: IBM
  • 使用 Python 进行数据科学统计: IBM
  • IBM 数据工程: IBM
  • 数据科学基础: University of California, Irvine
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction: Coursera Project Network
  • 机器学习数学: Imperial College London

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