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质量保证课程

质量保证课程可以帮助您学习测试方法、质量控制流程和缺陷跟踪技术。您可以掌握自动测试、性能评估和创建测试计划的技能,确保软件的可靠性。许多课程都会介绍一些工具,如用于自动测试的 Selenium、用于问题跟踪的 JIRA 和用于测试用例管理的 TestRail,展示这些技能在实际软件开发环境中的应用。


热门质量保证课程和认证


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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    应用机器学习入门

    您将获得的技能: 人工智能, 业务要求, 数据收集, 无监督学习, 案例研究, 数据伦理, 数据预处理, 数据质量, 机器学习, 产品生命周期管理, 机器学习算法, 应用机器学习, 监督学习, 商业分析

    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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    U

    University of California, Santa Cruz

    Go and C++: Programming in Two Successor Languages of C

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 人工智能, 计算机视觉, Python 程序设计, 深度学习, 模型评估, 分类算法, 机器学习, 数据预处理, 自然语言处理, 功能工程, 无监督学习, 应用机器学习, 预测建模, 回归分析, 图像分析, 监督学习, 文本挖掘, 应用程序开发

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 数据伦理, 图像质量, 负责任的人工智能, 数据综合, 深度学习, 人工神经网络, 卷积神经网络, 机器学习, 生成模型架构, 模型评估, 生成式人工智能, 信息隐私, PyTorch(机器学习库), 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2368 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Modern Data Analytics with Python, Excel & Generative AI

    您将获得的技能: Business Intelligence, Excel Macros, Pandas (Python Package), Prompt Engineering, Forecasting, Data Storytelling, Time Series Analysis and Forecasting, Regression Analysis, Data Quality, ChatGPT, Microsoft Excel, Generative AI, Data Analysis, Report Writing, Interactive Data Visualization, Data Modeling, Exploratory Data Analysis, Data Visualization, Statistical Analysis, Automation

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    411 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    Java 编程:用软件解决问题

    您将获得的技能: Algorithm, 文件输入/输出, 统计分析, 计划发展, 计算机编程, 数据处理, 数据分析, 软件文档, 软件设计, Java 编程, 面向对象编程(OOP), 集成开发环境, 数据导入/导出, 解决问题, 软件测试, Java, 数据操作, API 设计, 编程原则, 调试

    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 Alberta

    软件改进的审查和衡量标准

    您将获得的技能: Scrum(软件开发), 需求分析, 冲刺回顾, 用户故事, 软件质量保证, 可用性测试, Agile 方法论, 敏捷项目管理, 用户研究, 敏捷软件开发, 软件技术审查

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1668 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    善于言辞写作与编辑

    您将获得的技能: 集思广益, 创造力, 决策, 生产率, 内容创作, 克服障碍, 简明扼要, 注重细节, 批判性思维, 时间管理, 足智多谋, 叙事, 规划, 组织技能, 校对, 编辑, 建设性反馈, 写作与编辑, 愿意学习, 写作

    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

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    P

    Packt

    No-Code AI Agents for Social Media - A Step-by-Step Guide

    您将获得的技能: AI Workflows, Marketing Automation, Social Media Content, Generative AI

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado System

    Genetic Epidemiology Foundations

    您将获得的技能: Epidemiology, Biostatistics, Statistical Analysis, Data Quality, Statistical Modeling, Probability & Statistics, Molecular Biology, Statistical Methods, Statistical Hypothesis Testing, Regression Analysis, Data Validation, Biology

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft PL-300 考试准备和练习

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 数据清理, 数据转换, Power BI, Microsoft Copilot, 微软动力平台, 数据质量, 数据叙事, 数据导入/导出, 数据建模, 数据操作, 数据可视化软件, 数据分析, 资产管理, 微软 365

    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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    I

    IBM

    GenAI for SEO: A Hands-On Playbook

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Keyword Research, Generative AI, Search Engine Optimization, Content Strategy, AI Workflows, Digital Marketing

    初级 · 课程 · 1-4 周

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introduction to software quality assurance
food quality assurance and control
clinical trials data management and quality assurance
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总之,以下是 10 最受欢迎的 quality assurance 课程

  • 应用机器学习入门: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Go and C++: Programming in Two Successor Languages of C: University of California, Santa Cruz
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI
  • Modern Data Analytics with Python, Excel & Generative AI: Coursera
  • Java 编程:用软件解决问题: Duke University
  • 软件改进的审查和衡量标准: University of Alberta
  • 善于言辞写作与编辑: University of Michigan
  • No-Code AI Agents for Social Media - A Step-by-Step Guide: Packt
  • Genetic Epidemiology Foundations: University of Colorado System

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