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Scikit-learn 课程

Scikit-learn 课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择和 Evaluation 技术,以及监督和非监督学习方法。您可以掌握特征工程、超参数调整以及决策树和支持向量机等算法的实施技能。许多课程还介绍了 Jupyter Notebook 和 Python 库等工具,这些工具支持应用机器学习概念和 Visualization 数据,以获得可行的见解。


Scikit-learn 热门课程和认证


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    U

    University of Pennsylvania

    定量建模基础

    您将获得的技能: 统计建模, 商业分析, 预测, 业务建模, 模拟和模拟软件, 概率, 回归分析, 风险分析, 预测分析, 逻辑回归, 词汇, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9323 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • A

    Amazon Web Services

    AWS 云技术顾问

    您将获得的技能: 数据管理, AWS 身份和访问管理 (IAM), 生成式人工智能, 亚马逊云观察, 亚马逊 DynamoDB, Prompt Engineering, 云计算管理, 软件开发生命周期, 云计算, 亚马逊网络服务, 软件架构, CI/CD, 团队合作, AWS CloudFormation, 大型语言模型, 解决问题, 基础设施即代码(IaC), 专业网络, 摘录, 云计算架构

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    6939 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    M

    Meta

    元反应原生

    您将获得的技能: 用户体验, 版本控制, 交互设计, 用户界面(UI), 用户体验设计, React Native, 可用性测试, Jest(JavaScript 测试框架), Unix 命令, Javascript, 还原式 API, 设计研究, 角色(用户体验), GitHub, 移动开发, React.js, Git(版本控制系统), SQL, 网络开发工具, 用户研究

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Google Cloud 基础知识:核心基础设施

    您将获得的技能: 可扩展性, 应用程序开发, Prompt Engineering, Google 云端平台, 集装箱化, 虚拟网络化, Kubernetes, 无服务器计算, 云计算, 生成式 AI 代理, 身份和访问管理, 应用程序部署, 云基础设施, Virtual Machine, 网络基础设施, 云存储, 数据存储技术, 云服务, 云计算架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4.9万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    数据科学数学技能

    您将获得的技能: 贝叶斯统计, 数据科学, 制图, 微积分, 代数, 概率, 普通数学, 算术

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Meta

    前端开发简介

    您将获得的技能: 前端网络开发, 网页设计与开发, Bootstrap(前端框架), JavaScript 框架, 用户界面(UI), 通用网络, Html 和 Css, 响应式网页设计, React.js, 网络应用, 网络开发工具

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    用 Python 使用数据库

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), 数据库, 数据建模, 数据处理, 关系数据库, Python 程序设计, 地理信息系统, 面向对象编程(OOP), 网页抓取, SQL, 数据可视化软件, 数据库设计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习算法, 线性代数, Algorithm, Python 程序设计, NumPy, Jupyter

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    心理学入门

    您将获得的技能: 实验, 心理学, 文化多样性, 心理健康疗法, 心理健康, 社会科学, 人类发展, 心理健康疾病与障碍, 神经学, 科学方法

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 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

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

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    U

    University of Michigan

    HTML5 入门

    您将获得的技能: 网页内容无障碍指南, Data Validation, 网页设计与开发, 可用性, 云托管, 超文本标记语言(HTML), 网络服务器, 层叠样式表(CSS), 网页设计, 网络开发工具, 语义网

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.8万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 机器学习, 迁移学习, 数据驱动的决策制定, AI 产品战略, 调试, AI 工作流程, 深度学习, 模型评估, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 性能调整

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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scikit-learn for machine learning classification problems
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introduction to data science and scikit-learn in python
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1…535455…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 scikit learn 课程

  • 定量建模基础: University of Pennsylvania
  • AWS 云技术顾问: Amazon Web Services
  • 元反应原生: Meta
  • Google Cloud 基础知识:核心基础设施: Google Cloud
  • 数据科学数学技能: Duke University
  • 前端开发简介: Meta
  • 用 Python 使用数据库: University of Michigan
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 心理学入门: University of Toronto
  • 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM

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