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数据科学课程

数据科学课程可以帮助您学习数据分析、统计建模、机器学习和数据可视化。您可以培养使用 Python 或 R 编程、数据清洗和解释复杂数据集的技能。许多课程会介绍用于数据库管理的 SQL、用于可视化叙事的 Tableau 和用于开发 AI 模型的 TensorFlow 等工具,展示如何将这些技能应用到实际项目中。


热门 Data Science 课程和认证


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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 人工智能, 数据驱动决策, 数据科学, 大数据, 数据分析, 深度学习, 数字化转型, 机器学习, 数据挖掘, 云计算, 数据扫盲

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 查询语言, 交互式数据可视化, 仪表板, 模型评估, 数据可视化软件, 生成式人工智能, 数据操作, 专业网络, 数据分析, 数据故事, 网络抓取, 数据导入/导出, 数据可视化, Plotly, 探索性数据分析, 监督学习, Jupyter, 数据扫盲, 数据展示, 无监督学习

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Foundations of Data Science

    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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    3873 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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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, 交互式数据可视化, 模型评估, 数据科学, R 程序设计, 绘图(图形), 版本控制, 机器学习算法, 闪亮(R 套件), 数据操作, 数据清理, GitHub, Rmarkdown, 统计推理, 统计分析, 探索性数据分析, 机器学习, 预测建模, Plotly, 回归分析

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    数据科学入门

    您将获得的技能: 查询语言, Python 编程, 数据库, 存储过程, 数据科学, R 程序设计, 数据可视化软件, 大数据, 模型部署, 数据清理, 数据预处理, Jupyter, GitHub, 数据建模, 关系数据库, 数据挖掘, R(软件), 数据扫盲, 云计算

    攻读学位

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

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

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据科学 Python 项目

    您将获得的技能: 仪表板, 数据科学, Python 编程, 数据收集, 实时数据, 数据整理, 数据可视化软件, 制图, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 网络抓取, 数据展示, Jupyter

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    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Python 中的数据科学导论

    您将获得的技能: Python 编程, 数据科学, 数据分析, 数据操作, 编程原则, 数据清理, 数据转换, 数据预处理, 数据导入/导出, Pandas(Python 软件包), NumPy, 透视表和图表, 统计分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Davis

    数据科学 SQL

    您将获得的技能: 查询语言, 描述性统计, 数据科学, 数据分析, 数据操作, 数据质量, 数据管理, 数据建模, 关系数据库, 数据库设计

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是什么让您今天来到 Coursera?

与 data science 相关的搜索

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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
  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL: IBM
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 数据科学入门: IBM
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • 数据科学 Python 项目: IBM

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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