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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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    U

    University of Michigan

    Python 基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机编程, 数据结构, 计划发展, 图表设计, 计算机图形学, 编程原则, 调试

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    解决问题、Python 编程和视频游戏

    您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机编程, 数据结构, Algorithm, 软件质量(SQA/SQC), 问题管理, 视频游戏开发, 功能测试, 计划发展, 计算机科学, 理论计算机科学, 解决问题, 软件工程, 编程原则, 计算思维, 动画和游戏设计, 游戏设计, 伪代码, 应用设计, 调试

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    234 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 实现数据可视化

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 热图, 散点图, Plotly, Pandas(Python 软件包), 数据展示, 交互式数据可视化, 箱形图, 仪表板, 数据可视化软件, Matplotlib, 数据可视化, 地理空间信息与技术, 数据分析, Jupyter, 柱状图, Seaborn

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    人人都会编码C 和 C++

    您将获得的技能: 数据结构, 计算机编程, C(编程语言), Algorithm, C++(编程语言), 软件设计模式, 面向对象编程(OOP), 图论, 游戏设计, 编程原则, 人工智能, 伪代码, 调试

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    9535 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 计算机视觉, 生成式人工智能, 迁移学习, 分类算法, 数据预处理, 机器学习, 预测, 预测建模, 卷积神经网络, 张力流, 深度学习, 人工神经网络, 时间序列分析和预测, 应用机器学习, 模型评估, 自然语言处理, 嵌入, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Process Data from Dirty to Clean

    您将获得的技能: Data Cleansing, Sampling (Statistics), Data Integrity, Data Quality, Data Processing, Data Analysis, Data Transformation, Data Validation, Sample Size Determination, SQL, Spreadsheet Software

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.9万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    商业统计与分析

    您将获得的技能: 统计, 统计推理, Excel 公式, 描述性统计, 电子表格软件, 统计假设检验, 数据展示, 统计分析, 制图, 模型评估, 样本量的确定, 概率分布, 微软Excel, 商业分析, 统计建模, 透视表和图表, 数据分析, 统计方法, 回归分析, 概率与统计

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Amsterdam

    定量方法

    您将获得的技能: 定量研究, 科学与研究, 实验, 调查, 科学方法, 研究设计, 道德标准与行为, 研究, 社会科学, 研究方法, 抽样(统计)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2394 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: Algorithm, 分类算法, 迁移学习, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), 张力流, 自然语言处理, 降维, 深度学习, 统计机器学习, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 嵌入, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 马尔可夫模型, 功能工程, 文本挖掘, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6166 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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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
    ·
    2489 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Data Strategy, Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    3753 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    使用 R 进行数据可视化和仪表板制作

    您将获得的技能: 绘图(图形), 散点图, 统计可视化, 交互式数据可视化, 空间数据分析, 闪亮(R 套件), 仪表板, 数据可视化软件, Ggplot2, 数据科学, 数据可视化, 数据导入/导出, Rmarkdown, 地理空间信息与技术, R 语言程序设计(中文版), 故事板, 数据扫盲, 数据分析, 统计报告, Tidyverse(R 软件包)

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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  • Python 基础: University of Michigan
  • 解决问题、Python 编程和视频游戏: University of Alberta
  • 使用 Python 实现数据可视化: IBM
  • 人人都会编码C 和 C++: University of California, Santa Cruz
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • Process Data from Dirty to Clean: Google
  • 商业统计与分析: Rice University
  • 定量方法: University of Amsterdam
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Go and C++: Programming in Two Successor Languages of C: University of California, Santa Cruz

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