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    多位教师

    Machine Learning for Trading

    您将获得的技能: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning Methods, Model Evaluation, Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Securities Trading, Portfolio Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    Coursera

    Improve Accuracy with ML Ensemble Methods

    您将获得的技能: Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Jupyter, Classification Algorithms, Java, Sampling (Statistics), Feature Engineering, Model Evaluation, Supervised Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Learning Styles, Program Evaluation, Program Implementation

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 数据操作, 机器学习, 数据访问, 统计分析, 统计方法, 异常检测, 数据清理, 数据导入/导出, 数据分析, Jupyter, 数据预处理, 探索性数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据质量, 数据转换, 功能工程, 统计假设检验, 统计推理

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

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    N

    NVIDIA

    AI 基础设施和 Operator 基础知识

    您将获得的技能: 机器学习, 数据基础设施, 计算机结构, 大型语言模型, 硬件架构, 基础设施架构, 信息技术业务, 数据中心, 云计算, 信息技术基础设施, 模型部署, 人工智能, 生成式人工智能, 云基础设施, Devops 工具, AI 协调, MLOps(机器学习 Operator), 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 网络基础设施

    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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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, 卫生政策, 人工神经网络, 模型评估, 负责任的人工智能, 医疗保健行业知识, 医疗保健伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据预处理, 数据伦理, 机器学习算法, 卷积神经网络, 强化学习, 应用机器学习, 深度学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 数据分析, 无监督学习, 数据预处理, 机器学习算法, 文本挖掘, Algorithm, 功能工程, 大数据, 数据科学

    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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    D

    DeepLearning.AI

    基于浏览器的 TensorFlow.js 模型

    您将获得的技能: JSON, 机器学习, 张力流, 人工神经网络, 迁移学习, 应用机器学习, 模型部署, 数据转换, 实时数据, 卷积神经网络, 图像分析, Javascript, 计算机视觉, 网络应用, 数据处理

    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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    Duke University

    管理机器学习项目

    您将获得的技能: 机器学习, 数据管理, Data Management, 项目管理, 数据清理, 市场机遇, 模型评估, 模型部署, 数据预处理, 系统设计, 项目管理生命周期, 数据科学, 软件开发方法, 技术管理, 应用机器学习, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 数据收集, 人工智能和机器学习(AI/ML), 技术解决方案, 数据质量

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    亲身体验物联网

    您将获得的技能: Python 程序设计, 虚拟局域网(VLAN), 分布式计算, 机器学习, Network 路由器, 物联网, 电信, 网络架构, 局域网, Network Protocol(网络协议, Network 交换机, 新兴技术, 云基础设施, 广域网, 基础设施安全, 网络基础设施, 通用网络, 无线网络, 通信系统, 网络硬件

    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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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: Python 程序设计, 应用数学, 机器学习, 人工神经网络, 微积分, 可视化(计算机制图), 数值分析, 衍生产品, 机器学习算法, 深度学习

    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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    D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计分析, 机器学习, 决策树学习, 模型评估, 数据分析, 预测建模, 逻辑回归, 应用机器学习, 数据预处理, 风险模型, 深度学习, 预测, 随机森林算法, 功能工程

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

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: 机器学习, 拥抱的脸, 无服务器计算, 张力流, Docker (软件), 负责任的人工智能, Devops, 集装箱化, 云计算解决方案, PyTorch(机器学习库), 应用机器学习, CI/CD, 拉斯特(编程语言), Microsoft Copilot, GitHub, MLOps(机器学习 Operator), 人工智能和机器学习(AI/ML), 大数据

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

1…262728…108

总之,以下是 10 最受欢迎的 编写教学大纲 课程

  • Machine Learning for Trading: Google Cloud
  • Improve Accuracy with ML Ensemble Methods: Coursera
  • 机器学习的探索性数据分析: IBM
  • AI 基础设施和 Operator 基础知识: NVIDIA
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • 无监督机器学习: IBM
  • 基于浏览器的 TensorFlow.js 模型: DeepLearning.AI
  • 管理机器学习项目: Duke University
  • 亲身体验物联网: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 机器学习和数据科学微积分: DeepLearning.AI

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证书与课程

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行业与职业

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