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Data Science 课程

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。


Data Science 热门课程和证书


  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学

    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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    5.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3.4万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 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: 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

    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

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3171 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I
    U
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    12万 条评论

    初级 · 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: 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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 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: 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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    6802 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学高级统计学

    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

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

    高级设置 · 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:统计与机器学习

    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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7197 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    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, 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)

    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:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    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

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    29 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado System

    临床数据科学

    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)

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…157

总之,以下是 10 最受欢迎的 data science 课程

  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 数据科学入门: IBM
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • Data Science Foundations: IBM
  • 使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识: IBM
  • 基因组数据科学: Johns Hopkins University
  • 数据科学高级统计学: Johns Hopkins University
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University

关于 Data Science 的常见问题

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。‎

要想从事Data Science 行业,就应该在几项关键技能方面打下坚实的基础。这些技能包括 Python 和 R 等编程语言、统计分析、数据可视化和机器学习。熟悉数据库和工具(如 SQL 和 Tableau)也是有益的。此外,解决问题、批判性思维和有效沟通等软技能对于将数据洞察转化为可操作的战略也至关重要。‎

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:

  1. 免费预览 许多 Data Science 课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

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。‎

数据科学课程通常涵盖一系列主题,包括数据操作、统计分析、机器学习、数据可视化和 Big Data 技术。您还可能会遇到自然语言处理、数据伦理和数据工程等专项课程。这些全面的课程使您能够应对该领域的各种挑战,并掌握分析复杂数据集所需的技能。‎

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。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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