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  • Data Literacy

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    R

    Rice University

    假设检验和置信区间估计的商业应用

    您将获得的技能: 微软Excel, 数据分析, 估算, 概率与统计, 统计方法, Excel 公式, 样本量的确定, 抽样(统计), 统计推理, 统计分析, 决策, 统计假设检验, 统计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1330 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    L

    LearnQuest

    用于科学研究的人工智能

    您将获得的技能: 数据操作, 模型评估, 机器学习, 数据清理, Pandas(Python 软件包), 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 降维, 分类算法, 随机森林算法, 生物信息学, 张力流, 功能工程, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 数据转换, NumPy, 探索性数据分析, 人工神经网络

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 卷积神经网络, 模型评估, 机器学习, 分类算法, 数据预处理, Keras(神经网络库), 深度学习, 迁移学习, 应用机器学习, 张力流, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    机器学习回归

    您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, 数据预处理, 统计建模, 监督学习, 回归分析, 预测建模, Python 程序设计, 功能工程, Algorithm

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    5581 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of London

    概率与统计:p 还是不 p?

    您将获得的技能: 概率分布, 描述性统计, 数学建模, 数据分析, 统计建模, 概率与统计, 抽样(统计), 统计推理, 概率, 数据可视化, 风险模型, 统计假设检验, 统计, 数据驱动的决策制定

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1498 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    预测建模和分析

    您将获得的技能: 数据清理, 商业分析, 逻辑回归, 数据建模, 数据预处理, 数据分析, 统计建模, 回归分析, 预测分析, 决策树学习, 监督学习, 数据可视化, 人工神经网络, 探索性数据分析

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
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    605 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    LearnQuest

    No-Code Model Evaluation, Communication, and Business Impact

    您将获得的技能: Responsible AI, Model Evaluation, Business Analytics, Dashboard, Business Analysis, Data Ethics, Analysis, Analytical Skills, Performance Analysis, Predictive Analytics, Business Metrics, Business Communication, Performance Measurement, Regional Sales, Data-Driven Decision-Making, Technical Communication, Key Performance Indicators (KPIs), Continuous Quality Improvement (CQI), Process Improvement and Optimization, Performance Testing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: 概率分布, 计算机科学, 数学建模, 监督学习, 强化学习, Matlab, 网络模型, 生物学, 生理学, 计算思维, 线性代数, Machine Learning 方法, 神经学, 递归神经网络 (RNN), 机器学习算法, 人工神经网络

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:高级技术

    您将获得的技能: 模型评估, 卷积神经网络, 计算机视觉, 网络架构, 分类算法, 深度学习, 迁移学习, 分布式计算, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 自动编码器, 性能调整, 生成模型架构, 可视化(计算机制图), 图像分析, 人工神经网络, 张力流

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1687 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习分类

    您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, 分类算法, 逻辑回归, 数据预处理, 可扩展性, 自然语言处理, 大数据, 概率与统计, 文本挖掘, 决策树学习, 预测建模, 机器学习算法, 应用机器学习, 监督学习, Algorithm

    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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    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Deep Learning

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Vision Transformer (ViT), PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Large Language Modeling, Natural Language Processing, Embeddings, Network Model, Network Architecture

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    业务关键技术

    您将获得的技能: 新兴技术, 数据科学, 负责任的人工智能, 大数据, 数据分析, 云部署, 数据扫盲, 云计算架构, 商务, 自然语言处理, 机器人, 业务逻辑, 生成式人工智能, 云平台, 云存储, 云服务, 云安全, 云计算, 数据挖掘, 云基础设施

    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

1…151152153…815

总之,以下是 10 最受欢迎的 data literacy 课程

  • 假设检验和置信区间估计的商业应用: Rice University
  • 用于科学研究的人工智能: LearnQuest
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • 机器学习回归: University of Washington
  • 概率与统计:p 还是不 p?: University of London
  • 预测建模和分析: University of Colorado Boulder
  • No-Code Model Evaluation, Communication, and Business Impact: LearnQuest
  • 计算神经科学: University of Washington
  • TensorFlow:高级技术: DeepLearning.AI
  • 机器学习分类: University of Washington

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技能

  • 人工智能(AI)
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  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
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  • 项目管理
  • Python

证书与课程

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  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

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