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    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 自动编码器, 深度学习, 生成对抗网络 (GAN), 模型评估, 强化学习, 人工神经网络, 卷积神经网络, 机器学习, 无监督学习, Machine Learning 方法, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 迁移学习, 计算机视觉, 降维

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Duke University

    MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML

    您将获得的技能: MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 亚马逊网络服务, 无服务器计算, AWS SageMaker, Python 程序设计, 模型评估, 云部署, 云计算解决方案, 模型部署, 数据分析, 功能工程, 机器学习, 数据预处理, 探索性数据分析, 微软 Azure

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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    Wesleyan University

    回归建模实践

    您将获得的技能: 统计分析, 模型评估, 预测建模, 数据操作, Python 程序设计, 统计建模, 统计方法, 逻辑回归, 相关性分析, 散点图, 数据分析, 回归分析, SAS(软件), 分析

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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of London

    做经济学:衡量气候变化

    您将获得的技能: 描述性统计, 概率分布, 统计, 散点图, 相关性分析, 政策分析, 数据分析, 环境科学, 环境政策, 气候变化计划, 数据可视化, 微软Excel

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Coursera

    Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Data Visualization, Dashboard, Classification Algorithms, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Model Evaluation, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Plot (Graphics), Web Applications, Logistic Regression, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Pandas (Python Package)

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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    DeepLearning.AI

    人工智能与公共卫生

    您将获得的技能: 人工智能, 信息隐私, 模型评估, 公共卫生, 深度学习, 数据分析, 探索性数据分析, 机器学习, Jupyter, 应用机器学习, 环境监测, 数据预处理, 数据伦理, 监督学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    University of Michigan

    体育分析中的机器学习入门

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 机器学习算法, 决策树学习, 预测建模, Python 程序设计, 模型评估, 逻辑回归, 预测分析, 机器学习, 数据分析, 应用机器学习, 分类算法, 功能工程, 数据预处理, 分析, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    University of California, Davis

    社交网络分析

    您将获得的技能: 图论, 社交网络分析, 模拟, 数据整理, 数据操作, 数据分析, 统计可视化, 网络分析, 社会科学, 预测分析, 数据可视化

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    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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    Structured Query Language (SQL) using SAS

    您将获得的技能: SQL, SAS (Software), Database Management, Query Languages, Data Access, Statistical Programming, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Data Processing

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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计分析, 模型评估, 机器学习算法, 预测建模, 统计建模, 逻辑回归, 分类算法, 回归分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 应用机器学习, 功能工程, 监督学习

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    LearnQuest

    在 Azure 上开发人工智能应用

    您将获得的技能: 机器学习算法, Python 程序设计, 自然语言处理, 模型部署, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用编程接口 (API), 数据科学, 计算机视觉, 图像分析, 微软 Azure

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    Fractal Analytics

    解决问题的结构化方法

    您将获得的技能: 以人为本的设计, 分析技能, 数据分析, 解决复杂问题, 解决问题, 决策, 批判性思维, 数据科学

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总之,以下是 10 最受欢迎的 data literacy 课程

  • 深度学习和强化学习: IBM
  • MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML: Duke University
  • 回归建模实践: Wesleyan University
  • 做经济学:衡量气候变化: University of London
  • Build a Machine Learning Web App with Streamlit and Python: Coursera
  • 人工智能与公共卫生: DeepLearning.AI
  • 体育分析中的机器学习入门: University of Michigan
  • 社交网络分析: University of California, Davis
  • Structured Query Language (SQL) using SAS : SAS
  • 有监督的机器学习:回归: IBM

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