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材料科学课程

材料科学课程可以帮助您了解材料特性、材料选择、纳米技术和热力学原理。您可以掌握分析材料行为、进行实验和应用统计方法解释数据的技能。许多课程介绍了扫描电子显微镜、X 射线衍射和材料特性建模软件等工具,支持航空航天、电子和生物医学工程等行业的实际应用。


热门材料科学课程和认证


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    U

    University of California San Diego

    数论与密码学

    您将获得的技能: 算术, 理论计算机科学, Python 程序设计, Encryption, 密码学, 公钥加密标准(PKCS), Algorithm, 网络安全, 代数, 计算思维

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    K

    Kennesaw State University

    六西格玛分析工具

    您将获得的技能: 概率与统计, 概率分布, 风险分析, 过程分析, 数据分析, 精益六西格玛, 根源分析, 质量改进, 测量系统, 统计方法, 流程改进, 统计, 概率, 六西格玛方法, 流程制图

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1916 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Python 编程基础

    您将获得的技能: 计算机编程, 集成开发环境, Git(版本控制系统), 数据操作, 面向对象编程(OOP), GitHub, 版本控制, 调试, 脚本, 软件测试, Python 程序设计, 数据结构, Jupyter, 单元测试, 网络开发, Algorithm

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    SAS

    用 SAS 编程做更多事情

    您将获得的技能: 数据操作, 合并, 数据分析, 数据处理, 数据展示, 描述性统计, SAS(软件), 统计编程, 数据转换

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 计算机视觉, 模型评估, 数据预处理, 张力流, 概率分布, 自然语言处理, 监督学习, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 卷积神经网络, 应用机器学习, 自动编码器, 模型部署, 图像分析, 贝叶斯统计, 数据管道, 人工神经网络, 迁移学习, 生成模型架构

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    Adobe

    生成式 AI 内容创作

    您将获得的技能: 创造力, 平面设计, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 人工智能, 图像分析, Prompt Engineering, Adobe Express, 数据完整性

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    心灵与机器

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数学建模, 理论计算机科学, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机图形学, 人类发展, 博弈论, 解决问题, 深度学习, 卷积神经网络, 人工智能, 计算思维, 行为经济学, 概率, 图像分析, 人类学习, 人工神经网络, 分析技能, 心理学, Algorithm

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    366 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    Università Bocconi

    基础设施的融资与投资

    您将获得的技能: 风险分析, 项目融资, 合同管理, 财务分析, 资本预算编制, 风险管理, 投资, 金融, 私募股权投资, 银行业, 信用风险

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2101 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a la inteligencia artificial

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Network, Applied Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Computational Logic, Program Development, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Markov Model, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Computational Thinking, Creativity, Artificial Neural Networks, Game Theory, Theoretical Computer Science, Generative AI, Social Sciences

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft PL-300 考试准备和练习

    您将获得的技能: 数据清理, 数据分析, 数据建模, 数据导入/导出, 数据操作, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 微软动力平台, 数据质量, 数据叙事, 资产管理, 微软 365, 数据转换, Power BI, Microsoft Copilot

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 模型评估, 无监督学习, 预测建模, 强化学习, 监督学习, 深度学习, 应用机器学习, 人工智能, 机器学习, 数据科学, 回归分析, 分类算法

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    2

    28DIGITAL

    嵌入式硬件和操作系统

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), Network Protocol(网络协议, 嵌入式软件, 物联网, 嵌入式系统, 系统编程, 硬件架构, 模拟, C(编程语言), 操作系统, 无线网络, 实时操作系统

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 material science 课程

  • 数论与密码学: University of California San Diego
  • 六西格玛分析工具: Kennesaw State University
  • Python 编程基础: Microsoft
  • 用 SAS 编程做更多事情: SAS
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • 生成式 AI 内容创作: Adobe
  • 心灵与机器: University of Colorado Boulder
  • 基础设施的融资与投资: Università Bocconi
  • Introducción a la inteligencia artificial: Universidad Nacional Autónoma de México
  • Microsoft PL-300 考试准备和练习: Microsoft

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