2025年排名前五的Data Science课程

数据科学是一个新的、令人兴奋的研究领域，包括许多不同的学科。数据科学家是精通统计、数据分析、数据建模、机器学习和其他科学方面的人才。数据科学可以帮助理解每天都在以越来越快的速度收集的数据。

2025年的最佳数据科学课程

该课程是为当前和有抱负的数据科学家设计的。他们将涵盖数据科学的基础知识，包括数据探索、数据表示和数据建模。该课程还将涵盖数据分析以及如何在商业背景下使用数据。

在该课程的主要议题中，你将学习。

• 流程控制：for 迴圈 | for Loop
• 資料視覺化 | Data Visualization
• 程式封裝：自訂函數 | Functions
• 其他資料結構 | Other Data Structures
• 網頁爬蟲 | Web Scraping
• 資料框處理 | Manipulating Data Frames
• 關於 | About
• 資料輸入輸出 | Data Inputs and Outputs
• 運算符與向量 | Operators and Basic Vector Types
• 起步走 | Getting Started

BEST SELLER 成為初級資料分析師 | R 程式設計與資料科學應用 | R for Data Science Yao-Jen Kuo 以成為初級資料分析師（Junior Data Analyst）為最終目標的 R 程式設計與資料科學應用課程 4.80 (122 ratings)

2025年最好的数据科学完整课程

该数据科学课程旨在为你提供数据科学的实践经验，并将其应用于现实生活中的问题。你将被带入一个从数据收集、数据准备、数据探索、模型建立和验证的旅程。

在该课程的主要议题中，你将学习。

• Project Exericse
• Data Visualization – Seaborn
• Pandas Basic
• Lab Environment Setup
• Introduction
• Numpy Basic
• Play with Data through Pandas
• Data Visualization – Matplotlib

Python 3 数据分析 Data Science零基础完全入门 Peng Xiao Numpy/Pandas/Matplotlib/Seaborn, 數據處理，分析，可視化，通過Python入門數據科學,機器學習 4.77 (382 ratings)

2025年最好的数据科学快速课程

通过本课程在短短几小时内学习数据科学。从基本的数据操作到高级的数据分析，本课程将教会你在数据科学世界中起步所需的所有知识。

在本课程的主要议题中，你将学习。

• 支持向量机 SVM
• ——————– 第5部分: 关联规则学习 Association Rule Learning ——————–
• K平均聚类算法 K-Means Clustering
• 多元线性回归 Multiple Linear Regression
• 多项式回归 Polynomial Regression
• 随机森林 Random Forest
• 核函数支持向量机 Kernel SVM
• ———— 第1部分: 数据预处理 Data Preprocessing ————
• 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks
• 朴素贝叶斯 Naive Bayes

机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese) 武亦文 Yiwen, 李秦 Qin, Ligency I Team 全面建立机器学习的知识架构，并且在Python和R里构建不同的机器学习模型。课程内容包括所有的代码模板。 4.63 (1821 ratings)

2025年最好的数据科学实践课程

数据科学是一个庞大的领域，有许多子流。本课程将包括Python编程、Python机器学习、Python数据可视化和Python数据分析的练习。练习将使你有机会实施在每个部分学到的理论知识。你还将学习建立一个最终项目。

在该课程的主要课题中，你将学习。

• K-nearest neighbors(KNN)_鄰近算法
• Python基礎
• Machine Learning – Linear Regression
• Mean-Shift演算法
• Random Forest隨機森林算法
• SVM（Support Vector Machine）
• K-means
• Logistic Regression
• Decision Tree 決策樹
• Pandas

(Ken Cen出品)從零開始學Machine Learning第一部 – 線型回歸，分類與聚類 Ken Cen Python教學 ，演算法，數學，實踐操作結合 4.80 (267 ratings)

2025年最适合初学者的数据科学课程

本课程重点是如何分析数据，以及如何使用必要的工具来进行分析。你将能够使用数据来识别数据中的模式。该课程还将教你了解各种可用的数据集，以及如何使用它们。最后，你将学习如何以公众可接受的方式展示你的数据。

在该课程的主要议题中，你将学习。

• 非監督式學習 Unsupervised Learning
• 影像分析 Image Analysis
• 機器學習 Machine Learning
• 文字探勘 Text Mining
• Orange 安裝與簡介

Data Mining without coding ~ Visual Programing ~ Orange3 Squall Wu 視覺化程式設計工具(Visual Programming Tools)提供開發人員和資料科學家各式各樣的模組，讓資料處理、模型建置、訓練及部署機器學習模型更加快速且視覺化。 4.70 (11 ratings)