摘要：通过 NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）提供的加速数据科学学习路径，从基础到实战系统掌握数据科学与机器学习工程的关键技能。课程内容涵盖模型优化、特征工程、可视化分析等实战主题，帮助您构建高效解决方案并提升技术能力。
通过 NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）提供的加速数据科学学习路径，从基础到实战系统掌握数据科学与机器学习工程的关键技能。课程内容涵盖模型优化、特征工程、可视化分析等实战主题，帮助您构建高效解决方案并提升技术能力。
学习路径包含 5 门免费课程，覆盖 GPU 加速的数据处理与建模流程。此学习路径还纳入了用于备考 NVIDIA 认证 - 加速数据科学（NCP-ADS）的推荐课程，支持您系统学习在数据科学工作流中应用加速工具与库的专业方法。
5 门免费在线自主培训课程
《多模态数据管理入门》
1 学时 | 英文 | Python 3 | 免费NeMo Curator 是一款 GPU 加速的数据管理工具，可大规模处理文本、图像和视频数据，提升生成式 AI 模型的训练准确性，并提供预构建流程用于生成合成数据，实现模型的定制与评估。《使用加速计算的交互式大规模数据分析与可视化》
2 学时 | 英文 | Python, pandas and NumPy | 限时免费使用 Plotly Dash 构建响应式仪表板，通过 Python 结合 cuDF 和 Dask 可视化数百万行数据，实现 GPU 加速的大规模交互式数据分析与报告。《加速聚类算法以实现最高性能》
2 学时 | 英文 | Python, pandas and NumPy | 限时免费使用 NVIDIA cuML 的 GPU 加速库，实现并优化可扩展的无监督学习技术，如 k-means 和 HDBSCAN，在数百万行数据集上评估聚类性能，学习如何在生产环境中部署。《使用 GPU 加速的表格数据特征工程最佳实践》
2 学时 | 英文 | Python, pandas and NumPy | 限时免费使用 NVIDIA cuDF 设计高效、高吞吐量的特征处理流程，应用 GPU 加速的预处理策略处理表格数据，同时学习高级编码、缺失值处理及支持实时推理的流程部署方法。《在数字生物学中加速数据科学并利用基础模型》
2 学时 | 英文 | Python, pandas and NumPy | 限时免费使用 BioNeMo 等多模态 Transformer 架构，将基因组、文本和生物信号整合进机器学习流程，探索生成式模型如何重塑精准医疗、药物研发和生物信息学。访问数据科学学习路径
复制并访问：nvidia.cn/training/learning-path/accelerated-data-science/下拉浏览页面所有课程，点击课程模块课程内容丰富，电脑端学习体验更佳参加每月北京或上海
NVIDIA 认证现场考试
NVIDIA 认证是您的专业知识、能力、持续学习能力和发展潜力的具体证明。考试科目面向国内开发者和 IT 专业人员，提供 Associate（初级）和 Professional（中级）8 门认证考试。考取 NVIDIA 认证，解锁新机遇。
NVIDIA-Certified Professional: Accelerated Data Science（NCP-ADS）认证用于验证利用 GPU 加速工具和库执行数据科学工作流的熟练程度。备考推荐课程《加速端到端的数据科学工作流》8 学时 | 英文 | RAPIDS, cuDF, XGBoost, cuML, cuGraph, Dask, cuPy, pandas, Polars, NumPy, and Bokeh| DLI 新用户免费领取使用 GPU 加速工具高效开展数据科学分析，实现更具可扩展性、可靠性和成本效益的结果DLI 新用户免费领取：复制并访问：sp-events.courses.nvidia.com/DLI-CN-MKT，选择“Accelerating End-to-End Data Science Workflows”并点击 Claim Course来源：NVIDIA英伟达中国
