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  • Scientific Computing

科学计算课程

科学计算课程可以帮助您学习数值方法、数据分析、算法开发和模拟技术。您可以掌握 Python 和 R 等编程语言以及数学建模和统计分析的技能。许多课程都会介绍 MATLAB、NumPy 和 SciPy 等工具,这些工具支持有效地实施算法和处理大型数据集。


热门科学计算课程和认证


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    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Python for Scientific Computing

    您将获得的技能: Scientific Visualization, NumPy, Data Visualization, Debugging, Matplotlib, Numerical Analysis, Engineering Calculations, Integrated Development Environments, Computational Thinking, Engineering Analysis, Programming Principles, Jupyter, Data Analysis, Computer Programming

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算简介

    您将获得的技能: Linux, 命令行界面, 计算机结构, 编程原则, 脚本, 大数据, 分布式计算, 可扩展性, 性能调整, 操作系统, 文件系统, Bash(脚本语言)

    攻读学位

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    156 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    P

    Princeton University

    计算机科学有目的的编程

    您将获得的技能: 计算机编程, Java 编程, 计算机科学, 文件输入/输出, 数据结构, 编程原则, 计算思维, Java, 调试, 面向对象编程(OOP), 动画, Algorithm, 性能调整, 计划发展

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1334 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    É

    École Polytechnique

    如何撰写和发表科学论文(以项目为中心的课程)

    您将获得的技能: 数据管理, Data Management, 道德标准与行为, 编辑, 同行评审, 期刊, 研究, 科学方法, 研究设计, 研究方法, 校对

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2734 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 系统编程, 计算机图形学, C 和 C++, 面向数据的编程, 线性代数, 数字信号处理, 编程原则, 分布式计算, 深度学习, 计算机结构, 数据访问, 性能调整, 机器学习, 人工神经网络, 数值分析, 可扩展性, 卷积神经网络, 计划发展, 图像分析, 事件驱动编程

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
    ·
    187 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算

    您将获得的技能: Linux, 命令行界面, 通信系统, 分布式计算, 文件输入/输出, 计算机结构, C 和 C++, 编程原则, 大数据, 脚本, 性能调整, 软件架构, 云计算开发, 可扩展性, 文件系统, 操作系统, Bash(脚本语言)

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    167 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    IBM

    云计算导论

    您将获得的技能: 新兴技术, 云计算架构, 云基础设施, 云平台, 微服务, Devops, 云部署, 云存储, 云服务, 集装箱化, 无服务器计算, Virtual Machine, 云安全, 云计算, 混合云计算

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7637 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of London

    计算机科学与编程入门

    您将获得的技能: 计算机编程, 计算机科学, 开发环境, 计算机扫盲, 算术, 计算思维, 计算机系统, 计算机图形学, Javascript, 调试, 软件开发工具, 解决问题, 应用数学, 普通数学, 计算机编程工具, Network Security, 网页设计与开发, 网络应用, 计算机网络, 网络安全

    攻读学位

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    1531 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    V

    Vanderbilt University

    面向工程师和科学家的 MATLAB 编程

    您将获得的技能: 数据可视化软件, AI 个性化服务, 计算机编程, 数据分析, 数据处理, 预测建模, 文件输入/输出, ChatGPT, 数字信号处理, 面向对象编程(OOP), 用户界面(UI), 编程原则, Prompt Engineering, 图像分析, 应用机器学习, 数学软件, Algorithm, Matlab, 散点图, 柱状图

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和模型进行微分计算

    您将获得的技能: 数据分析, 数据建模, 估算, 运筹学, 线性代数, 代数, 几何学, 图形工具, 工程计算, 数学软件, 应用数学, 制图, 数学建模, 三角法, 高等数学, 衍生产品, 数值分析, 数学理论与分析, 微积分

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    计算、伦理与社会

    您将获得的技能: 人工智能, 道德标准与行为, 法律, 负责任的人工智能, 新兴技术, 多样性意识, 计算机安全意识培训, 社会影响, 医疗隐私, 文化多样性, 媒体与传播, 个人身份信息, 机器人, 数据伦理, 自动化, 信息技术, 生成式人工智能, 医疗保健伦理, 信息隐私, 网络安全

    攻读学位

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    云计算

    您将获得的技能: Apache Hadoop, 分布式计算, 基础设施即服务(IaaS), 云计算架构, 数据存储, Apache Mahout, 云基础设施, 云平台, 云存储, NoSQL, 云服务, 网络架构, 大数据, 中间件, Apache Spark, 云计算, 计算机网络, 文件系统, 云应用, 软件定义网络

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    2063 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

与 scientific computing 相关的搜索

introduction to python for scientific computing
1234…408

总之,以下是 10 最受欢迎的 scientific computing 课程

  • Introduction to Python for Scientific Computing: University of Colorado Boulder
  • 高性能和并行计算简介: University of Colorado Boulder
  • 计算机科学有目的的编程: Princeton University
  • 如何撰写和发表科学论文(以项目为中心的课程): École Polytechnique
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • 高性能和并行计算: University of Colorado Boulder
  • 云计算导论: IBM
  • 计算机科学与编程入门: University of London
  • 面向工程师和科学家的 MATLAB 编程: Vanderbilt University
  • 通过数据和模型进行微分计算: Johns Hopkins University

关于 Scientific Computing 的常见问题

科学计算是一个多学科领域,它利用计算方法和算法来解决复杂的科学和工程问题。它结合了数学、计算机科学和特定领域知识的原理,分析和模拟现实世界的现象。科学计算的重要性在于它能够处理海量数据、为错综复杂的系统建模,并提供通过传统实验方法往往无法获得的见解。这种能力在医疗保健、环境科学和工程学等各个领域都至关重要,准确的预测和分析可以带来重大的进步和创新。‎

科学计算职业可为多个行业带来各种就业机会。常见的职位包括数据科学家、计算科学家、软件工程师和研究分析师。这些职位通常需要编程、数学和特定领域知识的坚实基础。此外,在学术界、政府研究机构和私营企业中,专业人员应用科学计算技术解决实际问题的情况也很普遍。该领域对技能型人才的需求持续增长,因此对于那些对技术和科学感兴趣的人来说,这是一条很有前途的职业道路。‎

要在科学计算领域取得成功,您需要将技术和解析技能融为一体。关键技能包括熟练掌握 Python、R 或 MATLAB 等编程语言,以及对算法和 Data Structure 的扎实理解。熟悉数值方法、统计分析和Data Visualization技术也是必不可少的。此外,物理、生物或工程等特定科学领域的知识也能提高您有效应用计算技术的能力。不断学习并掌握该领域的最新工具和技术是取得成功的关键。‎

对于那些对科学计算感兴趣的人来说,有几门出色的在线课程可供使用。对于初学者,Python 科学计算入门课程为使用 Python 进行科学应用打下了坚实的基础。对于那些希望探索 AI 与科学研究交叉领域的人来说,AI for Scientific Research 专项课程提供了宝贵的见解。这些课程专为满足不同技能水平的需求而设计,可以帮助您建立对科学计算原理的深刻理解。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习科学计算:

  1. 免费预览 许多科学计算课程的第一个 Module。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、获得科学计算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。‎

学习科学计算需要将结构化课程、实践项目和自学相结合。首先要明确自己的学习目标,选择符合自己兴趣的相关课程。积极参与课程材料、完成作业和参与讨论,以加强对知识的理解。此外,参与现实世界的项目或为 Open Source 计划做贡献也能提供实践经验。加入在线社区和论坛还可以将你与该领域的同行和专业人士联系起来,从而提高你的学习效果。‎

科学计算课程涵盖的典型主题包括数值方法、数据分析、模拟技术和算法设计。课程通常会探讨科学应用编程、统计建模和数据可视化。此外,您可能会遇到一些专项课程,如高性能计算、科学中的Machine Learning应用以及使用云计算资源进行大规模数据处理。这些科目为学习者提供了有效应对复杂科学挑战的必要工具。‎

要对员工进行科学计算方面的培训和技能提升,注重实际应用和解决实际问题的课程是理想之选。科学研究人工智能专项课程对于希望将人工智能整合到研究流程中的组织尤其有益。此外,强调编程技能的课程,如 "Python 科学计算入门",可以帮助员工培养基本的技术能力。根据员工的具体需求量身定制培训课程,可以提高工作效率和创新能力。‎

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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