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, Pandas(Python 软件包), Python 程序设计, 自动化, 编程原则, 数据分析, 还原式 API, 数据结构, NumPy, 计算机编程, 文件输入/输出, 数据导入/导出, 网页抓取, Jupyter, 面向对象编程(OOP), JSON, 应用编程接口 (API)
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 云计算, 数据分析, 数据科学, 数字化转型, 人工智能, 数据驱动的决策制定, 大数据, 深度学习, 机器学习, 数据扫盲, 数据挖掘
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 数据操作, 数据可视化软件, 生成式人工智能, 交互式数据可视化, 监督学习, 专业网络, 数据展示, 仪表板, 数据分析, SQL, 无监督学习, 网页抓取, 数据导入/导出, Jupyter, 数据扫盲, Plotly, 数据叙事, 数据可视化, Model Evaluation, 探索性数据分析
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

John Wiley & Sons
您将获得的技能: Statistics, Probability & Statistics, Data Analysis, Data Literacy, Data Collection, Unsupervised Learning, Text Mining, Business Analytics, Statistical Inference, Probability, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Data-Driven Decision-Making, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Machine Learning Methods, Data Visualization, Business Communication, Communication
中级 · 课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Data Storytelling, Data Ethics, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Analytics, Workflow Management, Business Analytics, Data Science, Statistical Reporting, Business Intelligence, Project Design, Project Management, Communication, Stakeholder Communications, Machine Learning
高级设置 · 课程 · 1-3 个月
Johns Hopkins University
您将获得的技能: 回归分析, 机器学习算法, 数据操作, 绘图(图形), 交互式数据可视化, 数据科学, R 语言程序设计(中文版), 版本控制, 机器学习, 统计分析, 闪亮(R 套件), 统计推理, 预测建模, 统计假设检验, GitHub, Plotly, Rmarkdown, 数据清理, 探索性数据分析, Model Evaluation
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: 数据库, 数据操作, 数据分析, Python 程序设计, 关系数据库, Pandas(Python 软件包), SQL, 事务处理, Query 语言, Jupyter, 存储过程
初级 · 课程 · 1-3 个月

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

IBM
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据可视化软件, 数据科学, Pandas(Python 软件包), 数据展示, 数据整理, 制图, 仪表板, 网页抓取, 分析技能, 数据收集, 数据分析, Jupyter, 数据可视化
中级 · 课程 · 1-4 周

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

IBM
您将获得的技能: 数据库, 数据建模, Python 程序设计, 数据可视化软件, 关系数据库, 数据科学, SQL, 模型部署, R 语言程序设计(中文版), 大数据, 云计算, Query 语言, 数据预处理, 数据清理, GitHub, 数据挖掘, 数据扫盲, Jupyter, R(软件), 存储过程
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, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, 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
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。