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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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    D

    Duke University

    数据科学数学技能

    您将获得的技能: 微积分, 数据科学, 数据分析, 算术, 代数, 制图, 贝叶斯统计, 描述性统计, 概率

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    您将获得的技能: 应用数学, 数据科学, 线性代数, 数据分析, 预测建模, 回归分析, 统计推理, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 统计, 统计建模, 统计方法, 概率分布, 数学建模, 统计假设检验, 概率, 贝叶斯统计, 生物统计学, 概率与统计, 统计分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    775 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识

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

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7.3万 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:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 机器学习, 数据整理, 数据清理, 数据操作, 数据可视化软件, 数据科学, GitHub, 绘图(图形), 探索性数据分析, R 语言程序设计(中文版), Knitr, 数据共享, R(软件), 降维, Rmarkdown, 统计分析, 版本控制, 统计编程, Ggplot2, 统计可视化

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    应用数据科学

    您将获得的技能: 数据整理, 数据可视化软件, 数据清理, Matplotlib, 机器学习, 数据操作, 仪表板, 数据科学, 探索性数据分析, 预测建模, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 交互式数据可视化, 数据转换, 数据导入/导出, 网页抓取, Python 程序设计, Plotly, 数据可视化, 编程原则

    攻读学位

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 专项课程 · 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
    G

    Google

    Google Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, Tableau Software, Sampling (Statistics), Presentations, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Visualization Software, LinkedIn, Dashboard, Data Processing, Interviewing Skills, Professional Development

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    18万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: A/B 测试, 数据科学, 探索性数据分析, 统计推理, 抽样(统计), 概率分布, 统计假设检验, 统计机器学习, 概率, 统计可视化, 统计分析, 贝叶斯统计, 概率与统计, 描述性统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    615 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    数据科学方法论

    您将获得的技能: 数据清理, 数据科学, 用户反馈, 数据收集, 同行评审, 数据分析, 利益相关者的参与, 数据建模, 数据质量, 预测建模, 数据转换, 业务要求, 数据处理, Jupyter, 软件开发方法, 数据挖掘, 决策树学习, 功能工程, 商业分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学速成课

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 数据分析, 预测建模, 数据驱动的决策制定, 统计推理, 项目设计, 软件工程, 性能指标, 数据管理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    8330 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    Python 中的数据科学导论

    您将获得的技能: 数据清理, 数据科学, 数据操作, 数据分析, 数据导入/导出, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), Jupyter, 透视表和图表, 统计分析, 概率与统计, 编程原则

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    基因组数据科学

    您将获得的技能: 命令行界面, Linux 命令, 数据科学, Unix, 统计方法, 探索性数据分析, Unix 命令, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 数据结构, Python 程序设计, 分子生物学, 数据管理, 统计假设检验, 计算思维, 生物信息学, 生物统计学, Jupyter, 统计分析, 数据分析软件

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    6718 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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Data Science 项目
数据科学初学者
高级 Data Science
信息科学
数据工程
计算机科学
R for Data Science
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 data science 课程

  • 数据科学数学技能: Duke University
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识: IBM
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • 应用数据科学: IBM
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Google Data Analytics: Google
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 数据科学方法论: IBM
  • 数据科学速成课: Johns Hopkins University

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