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: 数据分析, Jupyter, NumPy, Pandas(Python 软件包), 数据操作, 计算机编程, 网络抓取, 数据导入/导出, JSON, 文件输入/输出, 数据结构, 自动化, 恢复性应用程序接口, Python 编程, 面向对象编程(OOP), 应用编程接口 (API), 编程原则
初级 · 课程 · 1-3 个月

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

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

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

IBM
您将获得的技能: 数据分析, 数据可视化, 回归分析, Pandas(Python 软件包), 数据操作, NumPy, 模型评估, 预测建模, 数据导入/导出, 预测分析, 探索性数据分析, 统计分析, 功能工程, Python 编程, 数据预处理, Matplotlib, 数据清理, Scikit Learn(机器学习库), 数据转换, Model Evaluation
中级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据分析, Jupyter, 数据可视化软件, 数据展示, Pandas(Python 软件包), 分析技能, 网络抓取, 数据科学, 数据处理, Matplotlib, Python 编程, 数据收集, 仪表板
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: 数据分析, Jupyter, 数据导入/导出, 描述性统计, 数据可视化, 统计资料, 概率分布, 查询语言, 网络抓取, 统计分析, 数据科学, Python 编程, 存储过程, 统计假设检验, 关系数据库, R 程序设计, 数据分析软件, 仪表板, 统计编程, 编程原则
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
University of Michigan
您将获得的技能: 数据分析, 数据操作, 数据导入/导出, Pandas(Python 软件包), NumPy, 统计分析, 数据科学, Python 编程, 数据预处理, 数据清理, 数据转换, 透视表和图表, 编程原则
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming
攻读学位
高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 人工神经网络, Jupyter, 算法, 回归分析, 高等数学, 统计资料, 数学建模, NumPy, 功能工程, 降维, 线性代数, Python 编程, 衍生产品, 数据预处理, Algorithm, 微积分, 机器学习算法, 无监督学习, 应用数学
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据分析, 生物统计学, Unix 命令, 数据质量, 数据结构, Linux 命令, 生物信息学, 分子生物学, 探索性数据分析, 统计分析, 数据科学, Data Management, 数据管理, Python 编程, 统计方法, R 程序设计, 命令行界面, Unix, 计算机科学, 数据分析软件, 统计假设检验
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, 数据分析, 数据可视化软件, 网络抓取, 数据可视化, 数据操作, 数据展示, 数据导入/导出, 查询语言, 探索性数据分析, 数据故事, 交互式数据可视化, Python 编程, IBM Cognos 分析系统, Microsoft Excel, Plotly, 数据整理, 仪表板, 数据转换, 大数据
攻读学位
初级 · 专业证书 · 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。