包括 SQL 查询和数据集成。
Posted: Sun Jan 05, 2025 10:23 am
使用 Python 构建高性能 API，掌握 CRUD 操作、验证和异步代码执行。
15.Python API 简介
深入研究 REST API，了解如何将它们集成到工作流程和应用程序中。
16.数据块简介
使用 Databricks 的 Lakehouse 平台实现数据架构现代化，
17. DVC 数据版本控制简介
通过掌握数据版本控制、管道和实验 香港手机号码数据库 跟踪来简化 ML 工作流程。
18.用于嵌入 Pinecone 的向量数据库
通过掌握向量数据库和检索技术，使能语义搜索、RAG等人工智能应用。
19.Java简介
学习世界上最常用的编程语言之一的基础知识。本初学者课程介绍变量、控制流和程序结构等关键概念，并帮助您踏上创建自己的 Java 应用程序的道路。
分析和可视化课程
掌握将原始数据转化为可操作信息的工具，提高您的决策技能。
20. Excel 中的财务建模
构建财务模型、执行场景分析并计算 NPV 和 IRR，以做出数据驱动的决策。
21. Excel 高级功能
通过动态范围、数据库函数和 XLOOKUP 等高级功能释放 Excel 的强大功能。
22. Excel 中级 Power Query
了解高级数据集成和转换技术，以充分利用 Power Query。
23.面向最终用户的Power BI
通过使用 Power BI 服务并将其应用到实际业务场景，将数据转化为见解。
最专业的行程
无论您是刚刚进入该领域还是推进您的职业生涯，这些途径都提供结构化的学习路径来帮助您实现目标。
24.机器学习工程师的职业道路
深入研究 MLOps、部署和监控，为机器学习领域令人兴奋的职业生涯做好准备。
25. Python 数据工程师职业
专注于基于 Python 的数据工程工作流程，从管道到 Airflow。
26.人工智能 (AI) 领域的领导地位
了解如何领导人工智能计划、通过可解释的人工智能建立信任以及创建产品驱动的解决方案。
27.OpenAI基础知识
探索 OpenAI API 并开始构建各种人工智能驱动的应用程序，例如聊天机器人、语义搜索引擎和推荐系统。学习最先进的指导和实用的编码技术，以创建上下文感知的现实解决方案。
最后的想法
所有行业对数据科学和人工智能技能的需求持续增长。该列表反映了 2025 年及以后的一些最关键技能，从云基础设施和编程到道德人工智能实践。无论您是有抱负的机器学习工程师、经验丰富的数据科学家，还是希望利用人工智能的商业领袖，这些课程都提供可推动成果的实践学习。
今天就通过这些一流的课程开始您的旅程，并在您的数据职业生涯中迈出下一步。未来的工作是数据驱动的，请确保您做好准备！
15.Python API 简介
深入研究 REST API，了解如何将它们集成到工作流程和应用程序中。
16.数据块简介
使用 Databricks 的 Lakehouse 平台实现数据架构现代化，
17. DVC 数据版本控制简介
通过掌握数据版本控制、管道和实验 香港手机号码数据库 跟踪来简化 ML 工作流程。
18.用于嵌入 Pinecone 的向量数据库
通过掌握向量数据库和检索技术，使能语义搜索、RAG等人工智能应用。
19.Java简介
学习世界上最常用的编程语言之一的基础知识。本初学者课程介绍变量、控制流和程序结构等关键概念，并帮助您踏上创建自己的 Java 应用程序的道路。
分析和可视化课程
掌握将原始数据转化为可操作信息的工具，提高您的决策技能。
20. Excel 中的财务建模
构建财务模型、执行场景分析并计算 NPV 和 IRR，以做出数据驱动的决策。
21. Excel 高级功能
通过动态范围、数据库函数和 XLOOKUP 等高级功能释放 Excel 的强大功能。
22. Excel 中级 Power Query
了解高级数据集成和转换技术，以充分利用 Power Query。
23.面向最终用户的Power BI
通过使用 Power BI 服务并将其应用到实际业务场景，将数据转化为见解。
最专业的行程
无论您是刚刚进入该领域还是推进您的职业生涯，这些途径都提供结构化的学习路径来帮助您实现目标。
24.机器学习工程师的职业道路
深入研究 MLOps、部署和监控，为机器学习领域令人兴奋的职业生涯做好准备。
25. Python 数据工程师职业
专注于基于 Python 的数据工程工作流程，从管道到 Airflow。
26.人工智能 (AI) 领域的领导地位
了解如何领导人工智能计划、通过可解释的人工智能建立信任以及创建产品驱动的解决方案。
27.OpenAI基础知识
探索 OpenAI API 并开始构建各种人工智能驱动的应用程序，例如聊天机器人、语义搜索引擎和推荐系统。学习最先进的指导和实用的编码技术，以创建上下文感知的现实解决方案。
最后的想法
所有行业对数据科学和人工智能技能的需求持续增长。该列表反映了 2025 年及以后的一些最关键技能，从云基础设施和编程到道德人工智能实践。无论您是有抱负的机器学习工程师、经验丰富的数据科学家，还是希望利用人工智能的商业领袖，这些课程都提供可推动成果的实践学习。
今天就通过这些一流的课程开始您的旅程，并在您的数据职业生涯中迈出下一步。未来的工作是数据驱动的，请确保您做好准备！