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儿童发展课程

儿童发展课程可以帮助您学习儿童心理学、发育里程碑和有效的育儿策略。您可以掌握观察技巧、行为评估和创建支持性学习环境的技能。许多课程都会介绍一些工具,如发育筛查工具和观察核对表,这些工具有助于跟踪进展和调整干预措施,以满足儿童的独特需求。


热门儿童发展课程和认证


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    U

    University of Pennsylvania

    商业分析

    您将获得的技能: 客户洞察, 财务分析, 同行评审, 数据驱动的决策制定, 客户分析, 财务数据, 预测分析, 商业分析, 运行效率, 描述性分析, 人力资本, 营销分析, 人力资源分析, 人力资源, 财务报表分析, 业务运营, 运行分析, 人力资源战略, 分析, 工艺优化

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    算法工具箱

    您将获得的技能: 软件测试, 设计策略, Algorithm, 数据结构, 测试案例, 编程原则, 开发测试, 计划发展, 计算机编程, 理论计算机科学, 调试, 计算思维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    心理学入门

    您将获得的技能: 实验, 心理健康疾病与障碍, 人类发展, 心理学, 文化多样性, 心理健康疗法, 心理健康, 社会科学, 神经学, 科学方法

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 人工智能, 计算机视觉, 张力流, 深度学习, 数据预处理, 机器学习, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 图像分析, 模型评估

    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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    M

    Microsoft

    Master Microsoft Office 365 and Power Platform

    您将获得的技能: Microsoft Power Platform, Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft Power Automate/Flow, Power BI, Microsoft 365, Multimedia, Microsoft PowerPoint, Dashboard, Microsoft Excel, Excel Formulas, Microsoft Word, Data Visualization, No-Code Development, Spreadsheet Software, Collaborative Software, Microsoft Office, Power Apps Component Framework, Presentations, Data Analysis

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • A

    Alfaisal University | KLD

    الذكاء العاطفي | Emotional Intelligence

    您将获得的技能: Emotional Intelligence, Personal Development, Social Skills, Self-Awareness, Empathy, Resilience, Relationship Building

    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 Michigan

    领导员工和团队

    您将获得的技能: 团队建设, 冲突管理, 说服沟通, 业务领导, 远见卓识, 面试技巧, 人才招聘, 激励技能, 人才发展, 影响, 管理团队, 团队管理, 团队领导, 智能目标, 员工入职, 设定目标, 人才管理, 员工辅导, 人才管道化, 团队合作

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 分类算法, 迁移学习, 张力流, 人工智能, 深度学习, 数据伦理, 随机森林算法, 应用机器学习, 机器学习, 模型评估, 逻辑回归, 监督学习, 决策树学习, 人工神经网络, 性能调整

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    8498 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    面向对象的 Java 编程:数据结构及其他

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 面向对象编程(OOP), 网络分析, 事件驱动编程, 技术交流, 图论, 面向对象设计, Java 编程, Algorithm, 解决问题, 数据结构, 适应, 单元测试, 社交网络分析, 计算机编程, 用户界面(UI), 性能调整, 成长意识, Java, JUnit

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    数据科学方法论

    您将获得的技能: 用户反馈, 数据收集, 数据驱动的决策制定, 分类算法, 模型部署, 同行评审, 数据科学, 分析技能, 数据建模, 数据清理, 数据预处理, 数据分析, Jupyter, 业务过程, 模型评估, 软件开发方法, 数据挖掘, 商业分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Santa Cruz

    C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming

    您将获得的技能: C++ (Programming Language), Go (Programming Language), File I/O, Data Structures, Object Oriented Programming (OOP), Programming Principles, Software Design Patterns, Debugging, Computer Programming, Unit Testing, Algorithms, C (Programming Language), Program Development, Integrated Development Environments, Pseudocode, Graph Theory, Software Testing, Artificial Intelligence, Integration Testing, Software Design

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Build a free website with WordPress

    您将获得的技能: WordPress, Content Management, Web Design, Logo Design, Web Design and Development, Content Creation, Creativity

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    2260 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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understanding child development: from synapse to society
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总之,以下是 10 最受欢迎的 child development 课程

  • 商业分析: University of Pennsylvania
  • 算法工具箱: University of California San Diego
  • 心理学入门: University of Toronto
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • Master Microsoft Office 365 and Power Platform: Microsoft
  • الذكاء العاطفي | Emotional Intelligence: Alfaisal University | KLD
  • 领导员工和团队: University of Michigan
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 面向对象的 Java 编程:数据结构及其他: University of California San Diego
  • 数据科学方法论: IBM

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