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: 数据操作, 数据结构, 数据分析, 脚本, 数据导入/导出, 计算机编程, 网页抓取, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), Jupyter, 数据分析软件, 网络服务, 面向对象编程(OOP), 编程原则
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据叙事, 机器学习, 数据分析, 商业智能, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 大数据, 深度学习, 回归分析, 预测分析, 商业分析, 数据挖掘
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, 预测建模, 数据分析, SQL, 模型评估, 监督学习, Matplotlib, 专业网络, Plotly, 探索性数据分析, 无监督学习, Pandas(Python 软件包), 仪表板, Jupyter, 数据建模, 生成式人工智能, 数据整理, 网页抓取, 数据可视化
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, 数据分析, 模型评估, SQL, 数据科学, 大数据, 商业研究, 数据库, Python 程序设计, 数据建模, 模型部署, Jupyter, 关系数据库, 商业分析, IBM 云, 数据预处理, R(软件), 数据清理, 数据挖掘
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of California, Davis
您将获得的技能: 数据操作, 数据分析, SQL, 数据库, 数据建模, 数据科学, 数据质量, Query 语言, 关系数据库, 数据转换, Data Governance
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: 数据操作, SQL, 数据分析, 存储过程, Pandas(Python 软件包), Python 程序设计, 数据库, 云应用, Jupyter, 关系数据库, Query 语言
初级 · 课程 · 1-3 个月
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习, 数据操作, 数据科学, 绘图(图形), 预测建模, 模型评估, R 语言程序设计(中文版), 数据展示, Rmarkdown, 回归分析, 机器学习算法, 统计假设检验, 探索性数据分析, 数据清理, 统计分析, 统计推理, 统计编程, GitHub, 闪亮(R 套件)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Data Storytelling, Data Presentation, Rmarkdown, Dashboard, Data Visualization, Data Cleansing, Analytical Skills, Stakeholder Management, Data Ethics, Data Analysis, Interviewing Skills, Ggplot2, Data Validation, Data-Driven Decision-Making, Spreadsheet Software, Google Sheets, Data Integrity, Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Applicant Tracking Systems
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: 数据可视化软件, 统计方法, 数据分析, SQL, 网页抓取, 数据库, 数据展示, 数据科学, 描述性统计, Python 程序设计, 统计假设检验, 统计分析, 统计, Pandas(Python 软件包), 仪表板, Jupyter, IBM 云, 关系数据库, 编程原则, 数据可视化
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

多位教师
您将获得的技能: Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Data Storytelling, Algorithms, Data Presentation, Jupyter, Data Mining, Data Visualization, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), Data Analysis, NumPy, Predictive Modeling, IBM Cloud, Data Literacy, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Microsoft
您将获得的技能: 微软Excel, 数据操作, 数据分析, SQL, 数据安全, 商业智能, 微软动力平台, 数据库设计, 数据存储, 数据质量, 数据完整性, 高级分析, 数据管理, 数据收集, 时间表, 数据可视化, Power BI, 商业分析, 统计报告, 微软 Azure
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月
Duke University
您将获得的技能: 绘图(图形), 数据分析, 微积分, 数据科学, 代数, 几何学, 制图, 贝叶斯统计, 算术, 概率, 衍生产品, 普通数学
初级 · 课程 · 1-4 周
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。