学习如何使用R来清理，分析，可视化数据，导航数据科学管道从数据获取到发布，使用GitHub来管理数据科学项目。4.5(64370分)和263671已经注册!
介绍Python中的数据科学，Python中的应用绘图和应用机器学习。学习Python库，如matplotlib, pandas, nltk, scikit-learn和networks。4.5(25,431个等级)& 118,626个已经注册!
本课程适合任何想在数据科学或机器学习领域发展事业的人。这些讲座涵盖了广泛的主题，包括数据可视化、分析、库和开源工具。其中一个…
这门为期5周的在线课程涉及谷歌云平台专业的数据工程、大数据和机器学习(ML)。开始你在数据工程领域的职业生涯。用大数据和ML传递商业价值。
它涵盖了数据科学主题，包括可扩展的SQL和NoSQL数据管理解决方案，数据挖掘算法，实际统计和机器学习概念。4.0(1142分)和11358分已经注册!
对于那些没有任何SQL知识或技能的人来说，这是一门极好的课程。通过编程作业和期末项目，您将学习常见的运算符、字符串和数字。4.6分，125509人报名。
使用Tableau可视化业务数据。创建强大的商业智能报告。您将检查、导航和学习使用Tableau. 4.5的各种功能(5,806个评级)和31,863个已经注册!
您将学习如何使用Python来分析数据(大数据分析)，创建漂亮的可视化(数据可视化)和使用强大的机器学习算法。4.5(60046分)和284916名学生注册!
通过真实的分析实例一步一步地学习数据科学。数据挖掘，建模，Tableau可视化等。包括现实生活中的数据科学练习。4.6(22,392评分)和120,257名学生注册!
微软提供的课程由9门课程和一个项目组成。本课程将涵盖概率与统计、数据探索、可视化、使用Microsoft Azure框架的机器学习介绍。
edX的MicroMasters是高级的研究生课程。在本课程中，您将从概率和统计的非常基础开始，然后转移到数据分析技术和机器学习算法。
由加州大学圣地亚哥分校提供。在本课程中，您将学习如何:加载和清理真实世界的数据，从噪声数据做出可靠的统计推断，使用机器学习来学习数据模型，可视化复杂数据。
课程由谷歌Cloud提供，以交互场景和动手实验为特色，参与者可以从不同的谷歌BigQuery数据集探索、挖掘、加载、可视化和提取见解。
由IBM提供，将向您介绍现代数据生态系统，包括组织内外的数据库和其他数据源。
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由伊利诺伊大学提供。数据挖掘专门化教授数据挖掘技术，用于符合明确定义的模式的结构化数据和以自然语言文本形式存在的非结构化数据。
该专门化涵盖了在广泛的技术领域中日益重要的数据架构技能。您将学习结构化数据建模的基础知识，获得实际的SQL编码经验。
由约翰霍普金斯大学提供。希望成为生物统计学家和数据科学家的学习者将受益于本专业提供的基础知识。
在这个专业中，您将利用现有的技能学习新的技能，这将允许您使用传统上与该角色无关的先进技术，如Databricks和Apache Spark技术。
该专门化涵盖了数据架构技能。您将学习结构化数据建模的基础知识，获得实际的SQL编码经验，并深入了解数据仓库设计和数据操作。