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  • Ibm Cognos分析


个结果,搜索词为 "ibm cognos 分析"


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    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM iOS and Android Mobile App Developer

    您将获得的技能: React Native, Prompt Engineering, Software Development Life Cycle, Flutter (Software), Swift Programming, Mobile Development, Software Architecture, Apple Xcode, Android Studio, User Centered Design, React Redux, Android Development, Apple iOS, Responsive Web Design, Git (Version Control System), GitHub, Android (Operating System), Cascading Style Sheets (CSS), React.js, AI Personalization

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    7811 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    新
    G

    Google Cloud

    生成式 AI:剖析基本概念

    您将获得的技能: Responsible AI, Generative AI, AI Security, Google Cloud Platform, Large Language Modeling, Data Modeling, Data Ethics, Unstructured Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    National Taiwan University

    商管研究中的賽局分析(一):通路選擇、合約制定與共享經濟 (Game Theoretic Analysis for Business Research (1))

    您将获得的技能: Inventory Management System, Strategic Decision-Making, Business Research, Business Strategy, Game Theory, Competitive Analysis, Supply Chain Management, Business Modeling, Business Management, Market Dynamics

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

  • P

    Packt

    Practical Quantum Computing with IBM Qiskit for Beginners

    您将获得的技能: IBM Cloud, Cryptography, Algorithms, Python Programming, Linear Algebra, Computational Thinking, Jupyter, Simulation and Simulation Software, Physics, Software Installation, Development Environment

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

    初级 · 课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能:介绍与应用

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 生成式人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 原型设计, ChatGPT

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3969 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据分析导论

    您将获得的技能: 微软Excel, 数据科学, 数据湖, 关系数据库, Apache Hadoop, 统计分析, 大数据, 数据收集, Apache Spark, 数据分析, 数据仓库, 统计可视化, 数据清理, 数据可视化, 数据可视化软件, Apache Hive, 分析, Data Mart

    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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    T

    The University of Tokyo

    6分間模擬授業で学ぶ授業づくり(Learn How to Teach by 6 Min. Micro Teaching)

    您将获得的技能: Lesson Planning, Teaching, Program Evaluation, Curriculum Development, Graphic Design, Instructional Design, Student Engagement, Cooperation, Constructive Feedback, Analysis, Time Management

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    网络安全要点介绍

    您将获得的技能: 数据安全, 恶意软件保护, 密码学, Encryption, 个人身份信息, 应用安全, 计算机安全意识培训, 身份和访问管理, 多因素身份验证, Authentication, 数据完整性, 网络安全, 授权(计算), 安全控制, 安全意识, 脆弱性评估, 硬化, 信息隐私, 网络攻击

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1127 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: 数据科学, 探索性数据分析, 数据驱动的决策制定, Scikit-learn (机器学习库), 统计分析, 预测建模, 数据操作, 模型评估, Python 程序设计, 数据转换, 数据分析, 数据导入/导出, Matplotlib, 回归分析, 数据预处理, 数据可视化, NumPy, Pandas(Python 软件包), 数据清理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 RAG 和 LangChain 的 AI 代理基础知识

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 检索-增强生成, 自然语言处理, 嵌入, 生成式人工智能, LLM 申请, PyTorch(机器学习库), 大型语言模型, 拥抱的脸

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), 文件输入/输出, 脚本, JSON, Python 程序设计, 面向对象编程(OOP), 网页抓取, 自动化, 数据结构, 数据分析, 数据处理, 数据操作, Jupyter, 数据导入/导出, 编程原则, Pandas(Python 软件包), NumPy, 计算机编程, 还原式 API

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL

    您将获得的技能: 数据库, 关系数据库, 数据操作, Python 程序设计, SQL, 数据分析, Query 语言, Jupyter, Pandas(Python 软件包), 存储过程, 事务处理

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 ibm cognos 分析 课程

  • IBM iOS and Android Mobile App Developer: IBM
  • 生成式 AI:剖析基本概念: Google Cloud
  • 商管研究中的賽局分析(一):通路選擇、合約制定與共享經濟 (Game Theoretic Analysis for Business Research (1)): National Taiwan University
  • Practical Quantum Computing with IBM Qiskit for Beginners: Packt
  • 生成式人工智能:介绍与应用: IBM
  • 数据分析导论: IBM
  • 6分間模擬授業で学ぶ授業づくり(Learn How to Teach by 6 Min. Micro Teaching): The University of Tokyo
  • 网络安全要点介绍: IBM
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • 使用 RAG 和 LangChain 的 AI 代理基础知识: IBM

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