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材料科学课程

材料科学课程可以帮助您了解材料特性、材料选择、纳米技术和热力学原理。您可以掌握分析材料行为、进行实验和应用统计方法解释数据的技能。许多课程介绍了扫描电子显微镜、X 射线衍射和材料特性建模软件等工具,支持航空航天、电子和生物医学工程等行业的实际应用。


热门材料科学课程和认证


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    U

    University of Colorado System

    高级系统安全设计

    您将获得的技能: 授权(计算), 威胁建模, 用户账户, 负载平衡, Network Security, 身份和访问管理, 网络安全, 安全工程, 地理信息系统, 云计算, 基于角色的访问控制(RBAC), 亚马逊网络服务, Encryption, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) 攻击, 亚马逊弹性计算云 Computing, 信息系统安全, 云安全, 入侵检测和防御, AWS 身份和访问管理 (IAM), 恶意软件保护

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    R

    Rice University

    物理 101 - 力和运动学

    您将获得的技能: 物理学, 微积分, 制图, 代数, 应用数学, 解决问题, 机械, 三角法, 几何学, 物理科学, 机械工程, 数学建模

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    LearnQuest

    人工智能时代的伦理

    您将获得的技能: 人工智能, 个人身份信息, 博弈论, 负责任的人工智能, 大型语言模型, Algorithm, 分析技能, AI 赋能, 信息隐私, 模型评估, 预测分析, 机器学习, AI 安全, 道德标准与行为, 数据收集, 数据预处理, 数据伦理, 预测建模, 机器学习算法, OpenAI

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    构建数据可视化工具

    您将获得的技能: 散点图, 地理空间制图, 数据可视化软件, 平面和视觉设计, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 交互式数据可视化, Ggplot2, 柱状图, 数据地图, 可视化(计算机制图)

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    158 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: 模型评估, 深度学习, 计算机视觉, 数据管道, PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 视觉转换器(ViT), Keras(神经网络库), Python 程序设计, 机器学习, 模型部署, 数据预处理, 地理空间信息与技术, 迁移学习

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    D

    DeepLearning.AI

    LangChain 与您的数据聊天

    您将获得的技能: 检索-增强生成, 数据导入/导出, LLM 申请, 大型语言模型, 文件管理, LangChain, ChatGPT, 矢量数据库, Prompt Engineering, 嵌入, 数据处理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • P

    Packt

    Matrix Calculus for Data Science & Machine Learning

    您将获得的技能: Calculus, Applied Mathematics, NumPy, Machine Learning Algorithms, Data Science, Tensorflow, Python Programming, Derivatives, Algorithms, Development Environment

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Getting Started with Azure DevOps Boards

    您将获得的技能: Sprint Planning, Scrum (Software Development), Azure DevOps, Backlogs, Kanban Principles, Agile Software Development, Project Management, DevOps

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    P

    Pontificia Universidad Católica de Chile

    Introducción a los modelos de demanda de transporte

    您将获得的技能: Data Collection, Transportation Operations, Surveys, Quantitative Research, Mathematical Modeling, Predictive Modeling, Statistical Methods, Regression Analysis, Model Evaluation, Logistic Regression, Spatial Analysis

    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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    I

    IBM

    RAG for Generative AI Applications

    您将获得的技能: Prompt Engineering, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, LLM Application, Generative AI, Vector Databases, Embeddings, User Interface (UI), UI Components, Semantic Web, Database Systems, Model Evaluation, Data Storage Technologies, Databases, NoSQL, AI Enablement, Large Language Modeling, Flask (Web Framework), Database Management, AI Personalization

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

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    E

    Erasmus University Rotterdam

    定性比较分析(QCA)

    您将获得的技能: 案例研究, 研究设计, 撰写报告, 研究, 社会科学, 定性研究, 研究方法, 数据分析软件

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    RStudio for Six Sigma - Basic Descriptive Statistics

    您将获得的技能: Sampling (Statistics), Statistical Methods, Descriptive Statistics, Statistical Visualization, Data Import/Export, Pareto Chart, Histogram, Statistical Analysis, R (Software), Box Plots, R Programming, Data Synthesis, Probability Distribution, Probability & Statistics, Exploratory Data Analysis, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Science

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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总之,以下是 10 最受欢迎的 material science 课程

  • 高级系统安全设计: University of Colorado System
  • 物理 101 - 力和运动学: Rice University
  • 人工智能时代的伦理: LearnQuest
  • 构建数据可视化工具: Johns Hopkins University
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • LangChain 与您的数据聊天: DeepLearning.AI
  • Matrix Calculus for Data Science & Machine Learning: Packt
  • Getting Started with Azure DevOps Boards: Coursera
  • Introducción a los modelos de demanda de transporte: Pontificia Universidad Católica de Chile
  • RAG for Generative AI Applications: IBM

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