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  • Applied Data Science

应用数据科学课程

应用数据科学课程可以帮助您学习数据分析、统计建模、机器学习和数据可视化技术。您可以掌握数据 Cleaning、探索性数据分析和预测性解析方面的技能,从而从复杂的数据集中获得洞察力。许多课程都会介绍 Python、R 和 SQL 等工具,以及 Pandas 和 Scikit-learn 等库,支持在实际应用中实施数据驱动的解决方案和自动化流程。


热门应用 Data Science 课程和认证


  • 状态:免费试用
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    F

    Fundação Instituto de Administração

    Data Analysis for Business

    您将获得的技能: Business Analytics, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Statistical Inference, Statistics, Strategic Decision-Making, Business Analysis, Statistical Analysis, Data Science, Probability & Statistics

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Washington

    实用预测分析:模型与方法

    您将获得的技能: 数据分析, 预测分析, 统计分析, 概率与统计, 机器学习算法, 高级分析, 大数据, 无监督学习, 图论, 统计机器学习, 机器学习, 分类算法, R 程序设计, 统计推理, 统计方法, 监督学习

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    323 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • P

    Packt

    Survey of Data Science

    您将获得的技能: Data Mining, Logistic Regression, Model Evaluation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    CertNexus

    利用数据科学解决业务问题

    您将获得的技能: 商业, 利益相关者管理, 数据驱动决策, 业务重点, 业务分析, 项目范围界定, 数据科学, 项目设计, 数据扫盲, 业务流程, 案例研究

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
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    E

    EDUCBA

    Image Captioning with TensorFlow & Streamlit

    您将获得的技能: Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon Web Services, Model Deployment, Tensorflow, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Feature Engineering, Data Preprocessing, Deep Learning, Applied Machine Learning, Application Development, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

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

    攻读学位

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

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    Python 3 编程

    您将获得的技能: 单元测试, 计算机编程, 调试, 网络抓取, 软件设计, 面向对象设计, 数据导入/导出, 恢复性应用程序接口, 面向对象编程(OOP), 数据处理, 数据操作, 文件输入/输出, 统一建模语言, 编程原则, 数据结构, Python 编程, 图像分析, 计划发展, JSON, Jupyter

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2.3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Data Mining in Python

    您将获得的技能: Data Mining, Unsupervised Learning, Data Science, Anomaly Detection, Python Programming, Classification Algorithms

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: Model Evaluation, 机器学习方法, 分布式计算, 机器学习算法, 大数据, 数据预处理, 数据存储技术, Apache Spark, 机器学习, 数据科学, 数据处理, 模型评估, 数据存储, PySpark, 描述性统计, 统计方法, 应用机器学习

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    1252 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Network Modeling and Analysis in Python

    您将获得的技能: Social Network Analysis, Bayesian Network, Data Analysis, Python Programming, Probability Distribution

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    Analyze and Predict Prices Using Regression Techniques

    您将获得的技能: Model Evaluation, Predictive Analytics, Feature Engineering, Regression Analysis, Data Analysis, Data Preprocessing, Data Manipulation, Data Cleansing, Data Wrangling, Forecasting, Data Validation, Workflow Management, Statistical Modeling, Data Transformation, Exploratory Data Analysis

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据科学入门

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

    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

1…91011…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 applied data science 课程

  • Data Analysis for Business: Fundação Instituto de Administração
  • 实用预测分析:模型与方法: University of Washington
  • Survey of Data Science: Packt
  • 利用数据科学解决业务问题: CertNexus
  • Image Captioning with TensorFlow & Streamlit: EDUCBA
  • IBM 数据科学: IBM
  • Python 3 编程: University of Michigan
  • Data Mining in Python: University of Michigan
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • Network Modeling and Analysis in Python: University of Michigan

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