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状态：免费试用您将获得的技能: 面向对象编程（OOP）, 数据操作, 计算机编程, 数据分析, NumPy, 数据导入/导出, 数据结构, 自动化, 网页抓取, Python 程序设计, 数据处理, 应用编程接口 (API), 还原式 API, Pandas（Python 软件包）, 脚本, Jupyter, JSON, 编程原则
状态：免费试用IBM
您将获得的技能: 人工智能, 机器学习, 云计算, 数字化转型, 数据分析, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 数据扫盲, 大数据, 数据挖掘, 深度学习
状态：免费试用状态：人工智能技能IBM
您将获得的技能: 仪表板, SQL, 数据清理, 数据整理, 同行评审, 数据分析, 探索性数据分析, 数据可视化软件, 无监督学习, 监督学习, 数据转换, 交互式数据可视化, 数据导入/导出, 专业网络, 数据扫盲, 生成式人工智能, Plotly, Jupyter, 数据可视化, 功能工程
状态：免费试用您将获得的技能: Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Analytics, Business Analytics, Data Storytelling, Big Data, Data Science, Communication, Stakeholder Communications, Workflow Management, Project Management, Artificial Intelligence
状态：免费试用您将获得的技能: SQL, 数据操作, 数据分析, Pandas（Python 软件包）, 事务处理, Python 程序设计, 数据库, Query 语言, Jupyter, 关系数据库, 存储过程
状态：免费试用University of California, Davis
您将获得的技能: SQL, 数据科学, 数据分析, 数据操作, 数据建模, 数据转换, Data Governance, 数据质量, Query 语言, 关系数据库, 数据库设计
是什么让您今天来到 Coursera？
状态：免费试用您将获得的技能: 仪表板, Matplotlib, 数据操作, 数据科学, 数据收集, 数据分析, Pandas（Python 软件包）, 网页抓取, 数据处理, Python 程序设计, Jupyter
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据整理, 数据清理, 机器学习, 数据科学, 探索性数据分析, 预测建模, GitHub, R 语言程序设计（中文版）, 绘图（图形）, 回归分析, 统计推理, 数据操作, 交互式数据可视化, Rmarkdown, 机器学习算法, 统计分析, 闪亮（R 套件）, 统计假设检验, 版本控制, Plotly
状态：免费试用您将获得的技能: 数据整理, 数据清理, 探索性数据分析, Matplotlib, 数据分析, 数据操作, 回归分析, 数据驱动的决策制定, 预测建模, 数据转换, 数据导入/导出, NumPy, Python 程序设计, 统计分析, Pandas（Python 软件包）, 数据可视化, 数据管道, 功能工程, Scikit-learn （机器学习库）
状态：免费试用IBM
您将获得的技能: SQL, 数据可视化软件, 数据收集, 数据科学, 预测建模, 云计算, 同行评审, 数据建模, 数据扫盲, 计算机编程工具, Python 程序设计, Query 语言, 大数据, 决策树学习, Jupyter, 数据挖掘, 存储过程, 关系数据库, 数据库, 商业分析
状态：免费试用状态：人工智能技能Google
您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, Tableau Software, Sampling (Statistics), Presentations, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Visualization Software, LinkedIn, Dashboard, Data Processing, Interviewing Skills, Professional Development
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 线性代数, A/B 测试, 微积分, Machine Learning 方法, 数据转换, 统计推理, 抽样（统计）, NumPy, 降维, 概率, 概率分布, 描述性统计, 统计假设检验, 概率与统计, 数值分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 数学建模
总之，以下是 10 最受欢迎的 data science 课程
- 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
- 什么是数据科学？: IBM
- IBM 数据科学: IBM
- Foundations of Data Science: Google
- 使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL: IBM
- 数据科学 SQL: University of California, Davis
- 数据科学 Python 项目: IBM
- 数据科学: Johns Hopkins University
- 使用 Python 进行数据分析: IBM
- 数据科学入门: IBM
