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    Johns Hopkins University

    数据科学

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    社会调查与研究方法 (上)Methodologies in Social Research (Part I)

    您将获得的技能: Research Methodologies, Science and Research, Social Sciences, Research, Data Collection, Scientific Methods, Research Design, Sociology, Proposal Development, Survey Creation, Sample Size Determination, Quality Assessment, Ethical Standards And Conduct, Probability & Statistics

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

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 模型评估, AI 产品战略, 调试, 深度学习, 迁移学习, 数据驱动的决策制定, 机器学习, AI 工作流程, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 性能调整

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: Python 程序设计, 可扩展性, LLM 申请, 自然语言处理, 模型评估, 机器学习, PyTorch(机器学习库), Prompt Engineering, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 强化学习, 模型部署, 应用机器学习, 生成模型架构, 大型语言模型

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 数据科学, 探索性数据分析, 数据伦理, 深度学习, Prompt Engineering, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 数据预处理, 数据综合, AI 赋能, 机器学习, 功能工程, 预测建模, 数据可视化, AI 工作流程, ChatGPT, 人工智能和机器学习(AI/ML), 原型设计, 数据分析, 提示模式

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

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    G

    Google Cloud

    Cloud Next Generation Firewall で VPC ネットワークを保護する

    您将获得的技能: Firewall, Intrusion Detection and Prevention, Network Security, Virtual Networking, Cloud Security, Infrastructure Security, Threat Detection

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 逻辑回归, 数据伦理, 监督学习, 张力流, 人工神经网络, 模型评估, 深度学习, 决策树学习, 机器学习, 迁移学习, 应用机器学习, 分类算法, 人工智能, 随机森林算法, 性能调整

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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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
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: Algorithm, 异常检测, 无监督学习, 数据伦理, 机器学习, 人工神经网络, 深度学习, 强化学习, 监督学习, 降维, 人工智能

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据科学工具

    您将获得的技能: Python 程序设计, Git(版本控制系统), Open Source 技术, 数据科学, 其他编程语言, 机器学习, 计算机编程工具, 应用编程接口 (API), R 语言程序设计(中文版), GitHub, 云计算, 数据可视化软件, R(软件), 版本控制, 大数据, Jupyter, 模型部署

    4.5
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 数据清理, 探索性数据分析, 监督学习, 无监督学习, 模型评估, 数据访问, 统计方法, 数据预处理, 机器学习, 统计推理, 统计假设检验, 回归分析, 分类算法, 预测建模, 应用机器学习, 降维, 功能工程, 机器学习算法, 数据分析, Scikit-learn (机器学习库)

    4.6
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生命科学发展史
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总之,以下是 10 最受欢迎的 生命科学 课程

  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 社会调查与研究方法 (上)Methodologies in Social Research (Part I): Peking University
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • Cloud Next Generation Firewall で VPC ネットワークを保護する: Google Cloud
  • Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • Foundations of Data Science: Google
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI

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