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。
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计假设检验, 模型评估, 机器学习, 探索性数据分析, 统计分析, 回归分析, 交互式数据可视化, 数据清理, GitHub, R 程序设计, 数据操作, 统计推理, 绘图(图形), 数据科学, Model Evaluation, 机器学习算法, 版本控制, 预测建模, Plotly, 闪亮(R 套件), Rmarkdown
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

IBM
您将获得的技能: Python 编程, 查询语言, 数据建模, 云计算, 数据库, 数据可视化软件, 模型部署, 数据科学, GitHub, 数据预处理, R 程序设计, 存储过程, 数据扫盲, 关系数据库, 大数据, 计算机编程工具, 数据挖掘, Jupyter, 数据分析软件
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 应用数学, 统计假设检验, 概率与统计, 统计分析, 描述性统计, 线性代数, 概率分布, 抽样(统计), 统计推理, A/B 测试, 数学建模, 微积分, NumPy, 数据预处理, 数值分析, 贝叶斯统计, 机器学习方法, 降维, 概率
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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

您将获得的技能: Python 编程, 统计假设检验, 仪表板, 查询语言, 统计分析, 数据分析, 统计资料, 统计编程, 描述性统计, R 程序设计, 数据科学, 网络抓取, 概率分布, 数据导入/导出, 存储过程, 关系数据库, 编程原则, 数据可视化, Jupyter, 数据分析软件
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, Python 编程, 统计假设检验, 统计分析, 探索性数据分析, 数据分析, 数据管理, Unix, 分子生物学, 统计方法, 命令行界面, 计算机科学, 数据科学, R 程序设计, 数据质量, 数据结构, Unix 命令, 生物信息学, Data Management, 生物统计学, 数据分析软件
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 统计建模, 统计假设检验, 概率与统计, 统计资料, 应用数学, 数据建模, 回归分析, 数据分析, 统计分析, 线性代数, 统计方法, 数据科学, 数学建模, 贝叶斯统计, 概率分布, 抽样(统计), 统计推理, R 程序设计, 概率, 生物统计学
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 机器学习, 统计分析, 统计假设检验, 模型评估, 统计建模, 探索性数据分析, 概率与统计, 回归分析, 交互式数据可视化, Model Evaluation, R 程序设计, 机器学习算法, GitHub, 预测建模, 统计推理, 闪亮(R 套件), 统计机器学习, 数据展示, Plotly, Rmarkdown, 数据可视化
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 数据共享, 统计分析, 数据清理, 统计编程, 数据操作, 统计可视化, 数据可视化软件, R 程序设计, Knitr, 数据科学, GitHub, 绘图(图形), 降维, 版本控制, Ggplot2, Rmarkdown, 数据整合, R(软件)
初级 · 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

University of Colorado System
您将获得的技能: 临床研究, 数据建模, 医疗隐私, Google Cloud 平台, 数据操作, 自然语言处理, 临床数据管理, 数据伦理, 预测建模, 临床信息学, R 程序设计, 数据质量, 生物信息学, 数据库设计, 遵守《健康保险可携性与责任法案》(HIPAA), 文本挖掘, 信息学, 重症监护室, 摘录, Tidyverse(R 软件包)
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。