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分析课程

分析课程可以帮助您学习数据分析、统计方法和预测建模。您可以培养批判性思维、数据 Visualization 和假设检验方面的技能。许多课程会介绍 Excel、R 和 Python 等工具,这些工具支持数据集分析和流程自动化。您还将探索回归分析、时间系列预测和数据挖掘技术等关键主题,使您能够根据定量洞察力做出明智的决策。


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    C

    Coursera

    DynaTrace Masterclass – The Complete Guide for Beginners

    您将获得的技能: System Monitoring, Application Performance Management, DevOps, CI/CD, Cloud Management, Transaction Processing, Continuous Monitoring, Multi-Cloud, Hybrid Cloud Computing, Role-Based Access Control (RBAC), Dependency Analysis, Real Time Data

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    American Psychological Association

    Statistics in Psychological Research

    您将获得的技能: Data Visualization, Descriptive Statistics, Plot (Graphics), Data Literacy, Graphing, Statistical Hypothesis Testing, Probability & Statistics, Statistical Inference, Quantitative Research, Statistics, Statistical Analysis, Sample Size Determination, Data Analysis, Sampling (Statistics), Exploratory Data Analysis, Scatter Plots, Correlation Analysis, Psychology, Research Design, Scientific Methods

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 逻辑回归, 分类算法, 机器学习算法, 数据预处理, 机器学习, 统计分析, 预测建模, 性能指标, 应用机器学习, 统计建模, 测试数据, 功能工程, 监督学习, 回归分析, 模型评估

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Anthropic

    克劳德代码在行动

    您将获得的技能: 命令行界面, 代码审查, 克劳德 Code, 软件开发, 软件开发工具, 情境管理, 计算机编程工具, LLM 申请, 软件工程, 自动化, 工具调用, 生成式 AI 代理, GitHub

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    AI-Enhanced Prospecting and Sales Techniques

    您将获得的技能: Selling Techniques, Sales Presentation, Sales Prospecting, Microsoft Copilot, Sales Strategy, Sales, AI Personalization, Prospecting and Qualification, Lead Generation, Customer Insights, AI Enablement, Presentations, Microsoft PowerPoint, Customer Relationship Management (CRM) Software, Prompt Engineering, Data Validation, Quality Control

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    Y

    Yale University

    叙事经济学

    您将获得的技能: 数据叙事, 经济学, 预测, 叙事, 分析, 行为经济学, 社会学, 消费者行为, 财务预测, 经济发展, 社会经济学, 解决复杂问题

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    健康信息学

    您将获得的技能: 卫生系统, 医疗保健管理, 健康信息学, IT 管理, 变更控制, 卫生政策, 医疗保健项目管理, 健康信息管理, 数据科学, 解决方案设计, 健康信息管理与医疗记录, 临床领导, 决策支持系统, 健康技术, 临床信息学, 医疗记录, 医疗保健行业知识, 信息学, 医疗保健, 电子病历系统

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 R 的数据科学 - 毕业设计项目

    您将获得的技能: 数据清理, 探索性数据分析, 数据操作, 数据收集, 数据叙事, 数据整理, 数据展示, 交互式数据可视化, 预测建模, 闪亮(R 套件), 统计建模, 仪表板, 数据科学, 数据转换, Ggplot2, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 数据分析, Tidyverse(R 软件包), 回归分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    105 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    大数据 - 顶点项目

    您将获得的技能: 数据处理, 分类算法, 网络分析, 数据展示, 非结构化数据, 数据叙事, 数据整理, Splunk, 大数据, Apache Spark, 数据分析, 分析

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado System

    需求工程:安全软件规范

    您将获得的技能: 业务要求, 统一模型语言, 模型, 设定目标, 软件文档, 安全需求分析, Agile 方法论, 图表设计, 功能要求, 需求分析, 需求征询, 软件开发方法, 用户需求文件, 故事板, 数据流图 (DFD), 软件设计文件, 面试技巧, 风险管理框架, 需求管理, 系统要求

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Macquarie University

    Excel 数据可视化

    您将获得的技能: Excel 公式, 数据叙事, 信息图表, 电子表格软件, 预测, 交互式数据可视化, Excel 宏, 数据可视化软件, 微软Excel, 仪表板, 透视表和图表, 数据可视化, 数据分析

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    1292 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Georgia Institute of Technology

    材料力学 III:梁弯曲

    您将获得的技能: 示意图, 机械, 结构分析, 工程设计流程, 工程计算, 工程分析, 结构工程, 机械工程, 数学建模

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…636465…646

总之,以下是 10 最受欢迎的 analysis 课程

  • DynaTrace Masterclass – The Complete Guide for Beginners: Coursera
  • Statistics in Psychological Research: American Psychological Association
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 克劳德代码在行动: Anthropic
  • AI-Enhanced Prospecting and Sales Techniques: Microsoft
  • 叙事经济学: Yale University
  • 健康信息学: Johns Hopkins University
  • 使用 R 的数据科学 - 毕业设计项目: IBM
  • 大数据 - 顶点项目: University of California San Diego
  • 需求工程:安全软件规范: University of Colorado System

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