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环境科学课程

环境科学课程可以帮助您了解生态系统、生物多样性、气候变化和环境政策。您可以掌握数据分析、实地研究技术和环境影响评估方面的技能。许多课程都会介绍用于绘制和分析环境数据的地理信息系统 (GIS) 等工具,以及用于解释研究结果的统计软件。您还将探索可持续资源管理的方法和应对环境挑战的策略。


热门环境科学课程和认证


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    E

    EDHEC Business School

    全球融资解决方案(由教育、健康和环境部和法国兴业银行实施)

    您将获得的技能: 贷款, 衍生产品, 兼并与收购, 资本市场, 金融服务, 项目融资, 资产管理, 环境、社会和公司治理(ESG), 企业财务, 投资银行, 可持续发展

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of Maryland, College Park

    硬件安全

    您将获得的技能: 系统设计与实施, 计算机硬件, 新兴技术, 威胁检测, 硬件架构, 技术设计, 安全工程, 利用开发, 专用集成电路, 密码学, 网络安全, 硬件设计, 开发技术, Encryption, 威胁建模

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Designing Effective Science Communication

    您将获得的技能: Oral Expression, Non-Verbal Communication, Learning Theory, Storytelling, Education Software and Technology, Human Learning, Motivational Interviewing, Conflict Management, Interpersonal Communications, Technical Communication, Education and Training, Media and Communications, Driving engagement, Teaching, Persuasive Communication, De-escalation Techniques, Writing, Scientific Methods, Rapport Building, Diversity Awareness

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Overview of Data Visualization

    您将获得的技能: Data Visualization, Data Literacy, Data Presentation, Google Sheets, Data Compilation, Data Visualization Software, Graphing, Spreadsheet Software

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    D

    DeepLearning.AI

    构建更好的生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 机器学习, 负责任的人工智能, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, 图像质量, 模型评估, 无监督学习, 生成模型架构, 数据伦理

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    P

    Peking University

    计算机组成 Computer Organization

    您将获得的技能: Microarchitecture, Computer Architecture, Hardware Architecture, Computer Hardware, Computer Engineering, Peripheral Devices, Data Storage, Systems Architecture, Computational Logic

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Davis

    安全编码实践

    您将获得的技能: 验证和确认, 数据安全, Authentication, 安全 Code, 应用安全, 安全控制, 编程原则, 渗透测试, 调试, Java, 密码学, 网络安全, 利用开发, 代码审查, 软件设计, 开放式网络应用程序安全项目(OWASP), 脆弱性评估, Encryption, 开发技术, 威胁建模

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Irvine

    为物联网项目编程

    您将获得的技能: 需求分析, 系统设计与实施, Python 程序设计, 嵌入式系统, 用户需求文件, 技术设计, 功能要求, 计算机硬件, 系统设计, 软件设计, 原型设计, 测试计划

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    开始使用 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 模型部署, 迁移学习, 张力流, 卷积神经网络, 计算机视觉, Keras(神经网络库), 人工神经网络, 深度学习, 模型评估, 数据预处理, 图像分析, 监督学习

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

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    G

    Google Cloud

    使用 Google Kubernetes 引擎进行架构:制作

    您将获得的技能: 授权(计算), Authentication, 持续部署, 持续集成, 云安全, 应用程序性能管理, 云存储, Google 云端平台, 数据库系统, 数据存储, 身份和访问管理, 基于角色的访问控制(RBAC), CI/CD, 云应用, 持续交付, Kubernetes

    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 System

    计算思维与初级 C 语言程序设计

    您将获得的技能: 描述性统计, 数据可视化软件, 计算机编程, 数据结构, 数据分析, 文件输入/输出, 自动化, 理论计算机科学, 数据存储, 计划发展, 编程原则, 计算思维, 统计分析, 调试, 微软 Visual Studio, C(编程语言), 模拟, 数据收集, Algorithm

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    433 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    医用大麻:四氢大麻酚和大麻二酚对健康的影响

    您将获得的技能: 公共卫生, 卫生政策, 医疗保健, 疼痛管理, 临床心理学, 医学科学与研究, 心理健康, 心理和行为健康, 精神病学, 药物管理, 药物滥用, 临床研究, 研究, 药品, 临终关怀, 药理学, 精神和行为健康专业, 运动科学, 老年学, 心理健康疾病与障碍

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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drones for environmental science
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总之,以下是 10 最受欢迎的 environmental science 课程

  • 全球融资解决方案(由教育、健康和环境部和法国兴业银行实施): EDHEC Business School
  • 硬件安全: University of Maryland, College Park
  • Designing Effective Science Communication: University of Colorado Boulder
  • Overview of Data Visualization: Coursera
  • 构建更好的生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI
  • 计算机组成 Computer Organization: Peking University
  • 安全编码实践: University of California, Davis
  • 为物联网项目编程: University of California, Irvine
  • 开始使用 TensorFlow 2: Imperial College London
  • 使用 Google Kubernetes 引擎进行架构:制作: Google Cloud

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