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多元微积分课程

多变量微积分课程可以帮助您学习偏导数、多重积分和向量微积分。您可以培养分析多变量函数、优化多变量函数以及应用格林定理和斯托克斯定理等方面的技能。许多课程都介绍了用于数值分析和可视化的 MATLAB 或 Python 等工具,让您能够将这些概念应用于物理、工程和经济学中的实际问题。


热门多变量微积分课程和证书


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    I

    Imperial College London

    公共卫生统计与数据分析入门

    您将获得的技能: 描述性统计, 数据分析, 数据导入/导出, 统计推理, 统计假设检验, 数据扫盲, 统计, R(软件), 概率分布, 公共卫生, R 语言程序设计(中文版), 分析技能, 抽样(统计)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1544 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    数学生物统计学训练营 1

    您将获得的技能: 统计方法, 概率与统计, 统计推理, 统计假设检验, 统计分析, 统计, 概率分布, 贝叶斯统计, 概率, 抽样(统计), 生物统计学

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 模型评估, 决策树学习, 数据预处理, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据清理, 性能指标, 随机森林算法, 抽样(统计), 逻辑回归, 预测建模, 功能工程, 分类算法, 机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    450 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    National Taiwan University

    运筹学 (2):优化算法

    您将获得的技能: 微积分, 计划实施, 商业分析, 工艺优化, 工程计算, 数学建模, 应用数学, 设施管理, 线性代数, 计算思维, 资源分配, 运行分析, 决策, 数值分析, Algorithm, 运筹学

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    158 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Emory University

    MBA 和 GMAT 数学备考

    您将获得的技能: Excel 公式, 商业分析, 描述性统计, 微软Excel, 商业数学, 微积分, 统计分析, 商务, 回归分析, 代数, 统计, 算术, 数据可视化

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    49 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    National Taiwan University

    頑想學概率:機率二 (Probability (2))

    您将获得的技能: Probability, Probability Distribution, Probability & Statistics, Advanced Mathematics, Statistical Methods, Calculus, Mathematical Theory & Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    93 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    Mécanique de Newton

    您将获得的技能: Differential Equations, Engineering Analysis, Mechanics, Applied Mathematics, Calculus, Linear Algebra, Mathematical Modeling, Physics, Geometry, Vibrations, Derivatives

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    113 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    了解现代物理学 III:简单与复杂

    您将获得的技能: 物理科学, 物理学, 微积分, 机械, 数学建模, 微分方程, 计算机编程, 模拟, 高等数学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    VLSI CAD 第一部分:逻辑

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 数据结构, 设计软件, 计算机工程, 数学软件, 系统设计, 专用集成电路, 计算逻辑, 软件开发工具, 验证和确认, 计算机编程工具, 调试, 数字设计, Algorithm, 计算机结构

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Politecnico di Milano

    Introduzione alla fisica sperimentale: meccanica, termodinamica

    您将获得的技能: Mechanics, Physics, Hydraulics, Thermal Management, Engineering Analysis, Physical Science, Experimentation, Engineering Calculations, Systems Of Measurement, Calculus

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 数据分析, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 降维, 文本挖掘, 机器学习算法, 功能工程, 数据科学, 机器学习, Algorithm, 大数据

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Spacecraft Relative Motion Kinematics and Kinetics

    您将获得的技能: Mechanics, Differential Equations, Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Geometry, Linear Algebra, Simulation and Simulation Software, Numerical Analysis, Applied Mathematics, Physics, Calculus

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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çok değişkenli fonksiyon ii: uygulamalar / multivariable calculus ii: applications
çok değişkenli fonksiyon i: kavramlar / multivariable calculus i: concepts
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总之,以下是 10 最受欢迎的 multivariable calculus 课程

  • 公共卫生统计与数据分析入门: Imperial College London
  • 数学生物统计学训练营 1: Johns Hopkins University
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 运筹学 (2):优化算法: National Taiwan University
  • MBA 和 GMAT 数学备考: Emory University
  • 頑想學概率:機率二 (Probability (2)): National Taiwan University
  • Mécanique de Newton: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 了解现代物理学 III:简单与复杂: The Hong Kong University of Science and Technology
  • VLSI CAD 第一部分:逻辑: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Introduzione alla fisica sperimentale: meccanica, termodinamica: Politecnico di Milano

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
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