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

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

IBM
您将获得的技能: 数据预处理, 云计算, 数据库, 数据建模, GitHub, Jupyter, 模型部署, 数据扫盲, R(软件), Python 程序设计, 数据科学, SQL, 数据挖掘, 计算机编程工具, 数据清理, 关系数据库, 大数据, Query 语言, 数据分析, 存储过程
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
University of Michigan
您将获得的技能: 统计分析, 数据转换, 数据预处理, 数据操作, Python 程序设计, 数据科学, Pandas(Python 软件包), 透视表和图表, 编程原则, 数据导入/导出, NumPy, 数据清理, 数据分析
中级 · 课程 · 1-4 周

University of Michigan
您将获得的技能: 社交网络分析, 网络分析, 数据预处理, 监督学习, Matplotlib, 交互式数据可视化, 文本挖掘, 数据操作, 功能工程, 科学可视化, Python 程序设计, 数据可视化软件, 应用机器学习, Model Evaluation, Pandas(Python 软件包), NumPy, 数据可视化, 可视化(计算机制图), 图论, 自然语言处理
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 回归分析, 数据预处理, 数据转换, Matplotlib, 数据驱动的决策制定, 数据操作, 统计分析, Python 程序设计, 数据科学, 探索性数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, 数据导入/导出, NumPy, 预测建模, 数据分析, Model Evaluation, 数据清理, Scikit-learn (机器学习库)
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 描述性统计, 统计, 统计分析, 仪表板, Python 程序设计, 数据展示, 数据科学, 网页抓取, Pandas(Python 软件包), SQL, 计算机编程工具, 数据导入/导出, 数据可视化, Jupyter, 编程原则, 统计方法, 关系数据库, 概率分布, 数据分析, 存储过程
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Sampling (Statistics), Data Ethics, Logistic Regression, Model Evaluation, Data Visualization Software, Descriptive Statistics, Data Analysis, Statistical Analysis, Tableau Software, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Machine Learning, Interviewing Skills, Python Programming
攻读学位
高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 机器学习, 数据转换, 交互式数据可视化, 仪表板, 数据展示, Python 程序设计, 数据操作, 数据科学, 数据可视化软件, 数据清理, 网页抓取, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, Plotly, Model Evaluation, 数据导入/导出, 预测建模, 编程原则, 探索性数据分析, 数据分析
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: Linux 命令, Unix 命令, 数据结构, Unix, 分子生物学, 统计分析, 数据管理, 命令行界面, 生物信息学, Python 程序设计, 统计假设检验, 数据科学, 计算机科学, R 语言程序设计(中文版), 数据质量, 数据分析软件, 数据分析, 统计方法, 生物统计学, 探索性数据分析
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization
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。