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大数据分析课程

Big Data Analytics 课程可以帮助您学习数据挖掘、统计分析、数据可视化和预测建模。您可以掌握解释复杂数据集、做出数据驱动决策和有效沟通见解的技能。许多课程都会介绍 Apache Hadoop、Spark 和 Tableau 等工具,这些工具支持处理大型数据集和可视化趋势,让您能够在各种业务环境中应用自己的解析技能。


热门 Big Data Analytics 课程与认证


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    Coursera

    Fine-Tune & Optimize Generative AI Models

    您将获得的技能: Hugging Face, Large Language Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Product Strategy, Transfer Learning, Applied Machine Learning, AI Personalization, Model Deployment, Model Evaluation, Responsible AI, Performance Tuning, Model Based Systems Engineering, Program Evaluation, Analysis

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计分析, 逻辑回归, 分类算法, 机器学习, 机器学习算法, 预测建模, 统计建模, 模型评估, 回归分析, 应用机器学习, 数据预处理, 测试数据, 监督学习, 功能工程, 性能指标

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    LearnQuest

    在 Azure 上开发人工智能应用

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: 生物学, 机器学习算法, 生理学, 数学建模, 网络模型, Matlab, 人工神经网络, 概率分布, 线性代数, 计算思维, 计算机科学, Machine Learning 方法, 神经学, 监督学习, 强化学习, 递归神经网络 (RNN)

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

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    R

    Rice University

    假设检验和置信区间估计的商业应用

    您将获得的技能: 统计分析, 统计假设检验, 抽样(统计), 数据分析, Excel 公式, 概率与统计, 微软Excel, 估算, 统计推理, 样本量的确定, 决策, 统计方法, 统计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1330 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 微软 Azure, 分析, 应用程序开发, 自动化, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 自然语言处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    121 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of London

    概率与统计:p 还是不 p?

    您将获得的技能: 统计假设检验, 抽样(统计), 数据驱动的决策制定, 统计建模, 概率分布, 数据分析, 概率与统计, 数学建模, 数据可视化, 统计推理, 描述性统计, 统计, 概率, 风险模型

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

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    U

    University of Washington

    机器学习回归

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 统计建模, 模型评估, 数据预处理, 回归分析, 监督学习, Algorithm, Python 程序设计, 功能工程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    5581 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edge Impulse

    嵌入式机器学习简介

    您将获得的技能: 机器学习, 数字信号处理, 数据分析, 深度学习, 计算机编程, 模型评估, 人工神经网络, 数据预处理, 数据伦理, 模型部署, 嵌入式软件, 功能工程, 卷积神经网络, 应用机器学习, 嵌入式系统, 人工智能和机器学习(AI/ML)

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

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    L

    LearnQuest

    Build and Deploy Chatbots and Recommender Systems

    您将获得的技能: Model Deployment, Responsible AI, No-Code Development, LLM Application, AI Enablement, ChatGPT, Business Metrics, Data Ethics, AI Personalization, Return On Investment, Artificial Intelligence, AI Product Strategy, Customer experience improvement, Language Interpretation, Translation, and Studies, Performance Measurement, Large Language Modeling, Product Improvement, Cross Platform Development, Continuous Improvement Process, Natural Language Processing

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    数据运营方法

    您将获得的技能: Data Governance, 数据战略, 数据驱动的决策制定, 数据管道, 数据建模, 冲刺回顾, 冲刺计划, 数据管理, 数据质量, 业务重点, 数据整合, 分类学, 数据转换, 数据扫盲, 流程改进, 元数据管理

    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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    Coursera

    GenAI Prompting, Evaluation, and Governance

    您将获得的技能: Responsible AI, AI Security, Prompt Engineering, Generative AI, Governance Risk Management and Compliance, Content Performance Analysis, Risk Management, Governance, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Compliance Management, Data-Driven Decision-Making, Performance Analysis, Cross-Functional Team Leadership, System Monitoring, Gap Analysis, Large Language Modeling, Performance Metric, Quality Assessment, Cost Benefit Analysis

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  • Fine-Tune & Optimize Generative AI Models: Coursera
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 在 Azure 上开发人工智能应用: LearnQuest
  • 计算神经科学: University of Washington
  • 假设检验和置信区间估计的商业应用: Rice University
  • Microsoft Azure 中的自然语言处理: Microsoft
  • 概率与统计:p 还是不 p?: University of London
  • 机器学习回归: University of Washington
  • 嵌入式机器学习简介: Edge Impulse
  • Build and Deploy Chatbots and Recommender Systems: LearnQuest

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)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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