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    I

    IBM

    Generative AI for Product Owners

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Product Strategy, Prompt Patterns, ChatGPT, Responsible AI, Generative AI, Google Gemini, Product Management, AI Enablement, Artificial Intelligence, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, Deep Learning, Machine Learning, Stakeholder Engagement, Context Management, Decision Making

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学

    您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, 机器学习算法, 探索性数据分析, 数据科学, 预测建模, 统计分析, 交互式数据可视化, Rmarkdown, 统计假设检验, Plotly, 统计推理, 数据操作, 回归分析, R 语言程序设计(中文版), 闪亮(R 套件), 版本控制, 绘图(图形), GitHub, 数据清理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    5.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 数据科学, 数据驱动的决策制定, 数据扫盲, 深度学习, 机器学习, 人工智能, 云计算, 大数据, 数据分析, 数字化转型, 数据挖掘

    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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    P

    Peking University

    计算导论与C语言基础

    您将获得的技能: Programming Principles, C (Programming Language), Computer Science, Computer Programming, Computer Architecture, Data Structures, File I/O, Theoretical Computer Science, Emerging Technologies

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Foundations of Data Science

    您将获得的技能: Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Analytical Skills, Business Analytics, Data Storytelling, Data Science, Communication, Stakeholder Communications, Workflow Management, Project Management, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3713 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 张力流, 模型评估, 机器学习, 人工神经网络, 深度学习, 数据预处理, 人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析, 计算机视觉

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    医学人工智能

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 预测建模, 模型评估, 决策树学习, 放射诊断学, 统计分析, 深度学习, 机器学习, 随机森林算法, 数据分析, 临床试验, 应用机器学习, AI 个性化服务, 治疗计划, 功能工程, 数据预处理, 图像分析, 风险模型, 统计机器学习, 病人治疗

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2435 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google データアナリティクス

    您将获得的技能: Rmarkdown, Data Presentation, Data Ethics, Data Storytelling, Data Visualization, Data Cleansing, Stakeholder Communications, Analytical Skills, Data-Driven Decision-Making, Stakeholder Management, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Data Validation, Ggplot2, Interviewing Skills, Case Studies, Data Access, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Manipulation

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Technical Management, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics, Data Science

    4.8
    评分, 4.8 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

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 分类算法, 人工神经网络, Python 程序设计, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 监督学习, 模型评估, 机器学习, 决策树学习, 随机森林算法, 回归分析, 功能工程, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

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

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 分类学 课程

  • Generative AI for Product Owners: IBM
  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 什么是数据科学?: IBM
  • 计算导论与C语言基础: Peking University
  • Foundations of Data Science: Google
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • 医学人工智能: DeepLearning.AI
  • Google データアナリティクス: Google
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan

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