数据科学课程

每条路径都是精心设计的课程序列,经过精心安排,可以使您从零开始工作。
R

R中的数据分析师


您将学习使用R进行数据分析的基础知识,如何使用数据源,数据清除技术,如何执行统计分析,数据可视化技术和预测分析。

Python中的数据分析师


您将学习使用Python进行数据分析的基础知识,如何使用数据源,数据清除技术,如何执行统计分析,数据可视化技术和预测分析。

Python数据科学家


您将学习使用Python进行数据分析的高级技术:处理大型数据集,机器学习主题以及基本的计算机体系结构和并行处理主题。

数据工程师


您将学习如何使用生产数据库,如何建立可以处理更大数据集的数据管道,并学习关键的计算机科学概念,例如数据结构,算法和递归。

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选择满足您特定需求的课程。我们的每门实践课程都允许您通过编码学习,以便您快速掌握概念。

Python for Data Science:基础知识

了解Python编程和数据科学的基础知识。

Python for Data Science:中级

了解适用于Python数据科学工具箱的重要工具。

大熊猫& NumPy Fundamentals

了解如何使用pandas和NumPy库分析数据。

免费+基本

探索性数据可视化

了解如何通过创建和解释数据图形来探索数据。本课程使用matplotlib和pandas进行授课。

基本知识

通过数据可视化讲故事

了解如何使用数据可视化传达见解和讲故事。

基本知识

数据清理与分析

了解如何清理和合并数据集,然后练习技能。

基本知识

Python中的数据清理:高级

了解使用Python清理数据的高级技术。

基本知识

数据清理项目演练

了解如何清理和合并数据集,然后练习技能。

基本知识

命令行元素

了解Bash的基础知识,为使用命令行作为数据科学使用命令行的跳板奠定基础

基本知识

命令行中的文本处理

了解有关命令行以及如何在数据科学工作流中使用它的更多信息。

基本知识

SQL基础

了解使用SQL数据库的基础知识。

用于数据分析的中级SQL

学习使用多表数据库。

基本知识

Python中的API和Web爬取

了解如何从API和网络获取数据。

基本知识

统计:基本原理

了解有关采样,变量和分布的信息。

基本知识

中级统计:平均值& Variability

学习总结分布,使用方差或标准偏差测量变异性,以及使用z分数比较值。

基本知识

概率基础

使用Python学习概率论的基础

基本知识

条件概率

了解条件概率,贝叶斯定理和朴素贝叶斯。

基本知识

假设检验:基础知识

了解更多高级统计概念,包括A / B检验和卡方检验,以进行更强大的数据分析。

基本知识

机器学习基础

使用k最近邻学习机器学习的基础知识。

机器学习微积分

学习中间机器学习技术(如线性回归)所需的演算。

机器学习的线性代数

学习诸如线性回归之类的中间机器学习技术所必需的线性代数。

机器学习的线性回归

了解如何使用线性回归机器学习模型。

Python机器学习:中级

进一步学习机器学习。

决策树

了解如何构造和解释决策树。

深度学习:基础知识

了解深度神经网络的基础知识。包括图形表示,激活功能,多个隐藏层和图像分类。

机器学习项目

了解从数据清理到机器学习的完整数据科学项目的外观。

Kaggle基础知识

了解如何通过Kaggle的“泰坦尼克号”比赛开始和参加Kaggle比赛。

功能:高级

了解如何编写高质量的函数。

命令行:中级

了解有关命令行以及如何在数据分析工作流中使用它的更多信息。

基本知识

吉特& Version Control

了解Python编程和数据科学的基础知识。

基本知识

火花& Map-Reduce

了解如何使用Apache Spark和map-reduce技术来清理和分析大型数据集。

Python基础知识

了解用于数据工程的Python编程基础。

Python中级

了解适用于Python数据科学工具箱的重要工具。

使用Python进行编程的概念

加深您对Python工作原理的了解。

SQL中级:表关系& Joins

学习使用多表数据库。

数据工程师的Postgres

了解有关SQL数据库Postgres的信息。

优化Postgres数据库

了解如何优化Postgres数据库。

适用于数据工程师的NumPy

学习使用NumPy库优化数据处理。

处理熊猫中的大数据集

通过优化熊猫工作流程,批量处理数据以及使用SQLite扩充熊猫,了解如何使用数据集。

在大型数据集上优化代码性能

了解如何通过优化CPU和I / O性能来更快地处理数据。学习并行化代码以获得更好的性能。

演算法& Data Structures

了解不同的数据结构,以及它们如何帮助您加快数据分析。

递归& Trees

了解递归及其如何应用于树数据结构,以及树数据结构如何用于加速数据分析任务的处理。

建立数据管道

了解如何从头开始构建Python数据管道。

R中的数据分析简介

了解R的基础知识,R是一种用于数据分析的流行编程语言。

R中的数据结构

了解R中的向量,矩阵,列表,数据框等。

R中的控制流,迭代和函数

使用if语句,for循环等增强R编程技巧。

R中的特殊数据处理:字符串和日期

学习使用R中的特殊数据类型,例如文本数据,时间和日期。

R中的数据可视化

了解如何使用ggplot2软件包在R中进行探索性数据可视化。

基本知识

R中的数据清理

学习执行常见的数据清理任务。

基本知识

R中的数据清理:高级

了解R中清理数据的高级技术。

基本知识

R中的中间SQL

学习使用多表数据库。

基本知识

R中的API

学习在R中使用API​​。

基本知识

R中的网页爬取

学习使用R和rvest从网页中抓取数据。

基本知识

R中的统计基础

了解有关采样,变量和分布的信息。

基本知识

R中级统计:平均值和变异性

学习一些中间统计技术,例如计算z得分。

基本知识

R中的概率基础

使用R学习概率论的基础知识。

基本知识

R中的条件概率

了解贝叶斯定理并使用它来构建垃圾邮件过滤器。

基本知识

R中的假设检验

了解使用R进行假设检验的基础。

基本知识

R中的线性回归建模

了解R中的线性回归建模。

基本知识

R中的机器学习简介

使用R和插入符号库学习机器学习的基础知识。

基本知识