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信息学课程

信息学课程可帮助您理解算法、信息系统、数据和逻辑开发的主要概念。您可以培养逻辑分析、建模、架构和分析方面的能力。许多课程利用具体实例来说明基本原理。


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通用信息课程和证书


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    Stanford University

    Algorithm

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

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 药品, 机器学习, 临床数据管理, Model Evaluation, 医疗保健行业知识, 数据伦理, 医疗保健, 人工智能, 负责任的人工智能, 健康信息学, 临床研究, 卫生系统, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 模型部署, 功能工程, 非结构化数据, 数据挖掘, 管理式医疗, 临床研究伦理

    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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    Stanford University

    数学思维导论

    您将获得的技能: 微积分, 数学与数学建模, 演绎推理, 数学理论与分析, 逻辑推理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Stanford University

    社会和经济网络: 模型与分析

    您将获得的技能: 博弈论, 社会学, 社交网络分析, 社会经济学, 贝叶斯统计, 马尔可夫模型, 数学建模, 网络分析, 概率, 经济学, 统计建模, 模拟

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 数据预处理, 机器学习, 预测建模, 决策树学习, Model Evaluation, NumPy, Scikit-learn (机器学习库), 数据伦理, 人工智能, 强化学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 监督学习, Jupyter, 无监督学习, 张力流, 功能工程, 深度学习, 分类算法, Transfer Learning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    Stanford University

    食品可持续性、用心饮食和健康烹饪

    您将获得的技能: 烹饪, 减缓气候变化, 足智多谋, 环境科学, 文化多样性, 膳食计划和准备, 水资源的可持续性, 可持续技术, 环境, 行为健康, 营养与饮食, 尽量减少废物, 餐饮, 可持续性标准, 自我意识, 预防污染, 同情心, 适应, 正念, 可持续发展

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    Stanford University

    斯坦福食品与健康入门

    您将获得的技能: 烹饪, 公共卫生, 文化多样性, 健康信息学, 膳食计划和准备, 慢性疾病, 健康促进, 健康教育, 行为管理, 营养与饮食

    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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    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据分析, 统计方法, 统计, 定量研究, 概率分布, 统计假设检验, 回归分析, 统计推理, 抽样(统计), 统计分析, 统计建模, 概率, 描述性统计

    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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    Stanford University

    理解爱因斯坦狭义相对论

    您将获得的技能: 科学方法, 验证和确认, 测量系统, 物理学, 数学建模, 实验, 时间表, 研究

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    3161 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: Algorithm, 贝叶斯统计, 图论, 网络模型, 机器学习, Model Evaluation, Machine Learning 方法, 计算思维, 机器学习算法, 马尔可夫模型, 统计方法, 网络分析, 应用机器学习, 统计推理, 抽样(统计), 概率与统计, 统计建模, 决策支持系统, 贝叶斯网络, 概率分布

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    科学写作

    您将获得的技能: 语法, 期刊, 技术交流, 写作, 撰写赠款, 校对, 科学方法, 医疗保健伦理, 同行评审, 编辑, 研究, 媒体与传播, 技术写作

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Stanford University

    RNA Biology with Eterna

    您将获得的技能: Molecular Biology, Biotechnology, Biochemistry, Chemical and Biomedical Engineering, Biology, Scientific Visualization, Structural Analysis

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 computer science 课程

  • Algorithm: Stanford University
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • 数学思维导论: Stanford University
  • 社会和经济网络: 模型与分析: Stanford University
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 食品可持续性、用心饮食和健康烹饪: Stanford University
  • 斯坦福食品与健康入门: Stanford University
  • 统计入门: Stanford University
  • 理解爱因斯坦狭义相对论: Stanford University
  • 概率图形模型: Stanford University

关于 Computer Science 的常见问题

计算机科学是一门研究计算机和计算系统的学科。它涵盖了广泛的主题,包括算法、编程、数据结构和信息处理的理论基础。计算机科学的重要性在于它能够推动各行各业的创新和效率。随着技术的不断发展,了解计算机科学对于解决复杂问题、实现任务自动化以及创造能够改善我们日常生活的新技术变得至关重要。‎

计算机科学学位可以为您打开通往众多职业机会的大门。常见的工作岗位包括软件开发人员、数据分析师、系统分析师和 Networking 管理员。此外,机器学习工程师、网络安全分析师和网络开发人员等专项课程的职位也非常抢手。计算机科学的多面性使专业人员可以在金融、医疗保健、教育和娱乐等不同行业工作,这使其成为那些希望建立有价值职业生涯的人的宝贵领域。‎

To succeed in computer science, you'll need a mix of technical and soft skills. Key technical skills include programming languages (such as Python, Java, or C++), understanding algorithms and data structures, and familiarity with databases and web development. Additionally, problem-solving skills, analytical thinking, and attention to detail are essential. Soft skills like communication and teamwork are also important, as many projects require collaboration with others.‎

对于那些对计算机科学感兴趣的人来说,有许多优秀的在线课程可供选择。一些值得注意的选择包括计算机科学与编程入门专项课程和计算机科学基础加速专项课程。这些课程提供基础知识和实用技能,可以帮助您开始计算机科学之旅。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习计算机科学:

  1. 免费预览 许多计算机科学课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得计算机科学证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习计算机科学,首先要明确自己的兴趣和目标。您可以从涵盖编程基础知识和算法的基础课程开始。利用 Coursera 等在线平台,找到适合自己学习风格的结构化课程。参与实践项目,学以致用,并考虑加入在线社区或学习小组,以获得支持和动力。‎

计算机科学课程通常涵盖各种主题,包括编程语言、Algorithm、数据结构、软件工程和计算机结构。高级课程可能会探讨人工智能、机器学习和网络安全等领域。这些广泛的主题可确保学习者全面了解该领域及其应用。‎

对于培训和提高员工技能,《计算机科学基础》和《计算机科学》等课程是很好的选择:等课程都是很好的选择。这些课程提供的基本技能可以提高员工的工作效率和创新能力,因此对于希望投资员工发展的企业来说非常有价值。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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