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政治学课程

政治学课程可以帮助您了解政府结构、政治理论、国际关系和公共政策分析。您可以培养批判性思维、数据解读和有效沟通方面的技能,从而为分析政治体系和撰写有理有据的论点提供支持。许多课程都会介绍一些工具,如用于分析政治数据的统计软件、用于了解选举过程的模拟 Model,以及用于评估政策影响的案例研究方法。


热门政治学课程和证书


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    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 数据科学, 无代码开发, 原型设计, 生成式人工智能, ChatGPT, Prompt Engineering, 模型部署, 应用程序部署, 自然语言处理, 机器学习软件, 人工智能, 提示模式, 人工智能和机器学习(AI/ML), 自助服务技术, 深度学习, AI 工作流程, IBM 云, 工作流程管理

    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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    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 负责任的人工智能, 计算机视觉, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 还原式 API, ChatGPT, 软件开发生命周期, 软件架构, Python 程序设计, 检索-增强生成, LLM 申请, AI 工作流程, LangChain, 数据导入/导出, 工程软件, 提示模式, 响应式网页设计, IBM 云

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 和达顿数字战略

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 企业战略, 统计分析, 数据科学, Apache Hadoop, 云安全, 生成式人工智能, 产品生命周期管理, 竞争分析, 云平台, 数据分析, 云计算, 大数据, 统计可视化, 云基础设施, 云部署, 业务转型, 云服务, 云计算架构, 数字化转型

    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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    I

    IBM

    IBM 商业人工智能基础

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 数据科学, 生成式人工智能, AI 产品战略, 数据驱动的决策制定, 数据扫盲, 战略决策, 信息架构, 大数据, 业务逻辑, 机器人, AI 赋能, 管理团队, 企业架构, 数据架构, 数据分析, 自然语言处理, 云计算, 数字化转型, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Formal Languages and Applications

    您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Computer Programming, Pseudocode, Algorithms, Computer Science, Formal Learning, Software Engineering, Program Development, Data Science, Analysis, Debugging, Technical Analysis

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: C++(编程语言), 数值分析, 数学建模, 面向对象编程(OOP), 有限元方法, 工程分析, 高等数学

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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    数据分析导论

    您将获得的技能: Apache Spark, 微软Excel, 数据科学, 统计分析, Apache Hadoop, 数据清理, 关系数据库, 数据收集, Data Mart, 数据分析, 数据仓库, 统计可视化, 数据可视化软件, 大数据, 分析, Apache Hive, 数据可视化, 数据湖

    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

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 机器学习, 迁移学习, Apache Spark, 计算机视觉, 数据科学, Python 程序设计, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 生成模型架构, 视觉转换器(ViT), PyTorch(机器学习库), 监督学习, 检索-增强生成, PySpark, 大型语言模型, Keras(神经网络库), 无监督学习, 矢量数据库, LLM 申请, 模型评估

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    Algorithm

    您将获得的技能: 数据结构, 网络分析, 计算逻辑, 分析, 社交网络分析, Algorithm, 网络模型, 生物信息学, 计算思维, 编程原则, 图论, 概率, 运筹学, 理论计算机科学, 伪代码, Networking 路由器, 计算机科学

    4.8
    评分, 4.8 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

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 探索性数据分析, 数据科学, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 数据综合, ChatGPT, 数据伦理, 预测建模, 数据分析, 原型设计, 功能工程, AI 赋能, AI 工作流程, 提示模式, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据可视化, 数据预处理

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    适用于数据分析的 Excel 基础知识

    您将获得的技能: 微软Excel, 电子表格软件, 数据科学, 数据整理, 谷歌工作表, 数据清理, 数据质量, Excel 公式, 数据操作, 数据导入/导出, 信息隐私, 数据分析, 透视表和图表

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • IBM AI 开发人员: IBM
  • IBM 和达顿数字战略: IBM
  • IBM 商业人工智能基础: IBM
  • Formal Languages and Applications: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan
  • 数据分析导论: IBM
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • Algorithm: Stanford University
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM

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