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大数据课程

Big Data 课程可以帮助您学习数据分析、数据可视化、统计建模和数据挖掘技术。您可以掌握解释大型数据集、设计数据驱动战略和使用 Machine Learning 算法的技能。许多课程会介绍 Hadoop、Spark 和 Tableau 等工具,这些工具支持处理海量信息并有效地呈现见解。此外,您还可以探索数据仓库、预测解析和数据使用的道德影响等主题。


热门 Big Data 课程和认证


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    G

    Google Cloud

    Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

    您将获得的技能: Feature Engineering, Tensorflow, Model Deployment, Google Cloud Platform, Data Quality, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Embeddings, Exploratory Data Analysis, Supervised Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, AI Enablement, Big Data, Applied Machine Learning, Dataflow, Data Pipelines, Artificial Neural Networks

    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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    B

    Board Infinity

    Prepare for SnowPro Core Exam: Architecture & SQL

    您将获得的技能: Performance Tuning, Data Architecture, User Accounts, Data Warehousing, SQL, Database Management, Data Modeling, Data Transformation, Data Import/Export, Data Integration, Role-Based Access Control (RBAC), Data Governance, JSON, Data Security

    3
    评分, 3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Introduction to Microsoft 365 Copilot

    您将获得的技能: Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft 365, Microsoft Office, Microsoft Outlook, Productivity Software, Workflow Management, AI Enablement, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint, Microsoft Excel, Presentations, Generative AI, Identity and Access Management, Data Security

    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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    W

    Wesleyan University

    回归建模实践

    您将获得的技能: Python 程序设计, 统计建模, 统计分析, 数据分析, 探索性数据分析, 模型评估, 相关性分析, 回归分析, SAS(软件), 预测建模, 逻辑回归, 统计编程

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    生成式人工智能:影响、考虑因素和伦理问题

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 社会影响, 社会经济学, 商业道德, 劳动力发展, 法律风险, 问责制, 生成式人工智能, 数据伦理, 信息隐私

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    核磁共振成像原理 2

    您将获得的技能: 统计建模, 统计方法, 数据分析, 统计分析, 时间序列分析和预测, 分析技能, 高级分析, 网络分析, 神经学, 图像分析, 磁共振成像, Matlab, 心理学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    249 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Minnesota

    决策分析

    您将获得的技能: 微软Excel, 数据预处理, 商业分析, 运筹学, 概率分布, 时间序列分析和预测, 预测分析, Excel 公式, 分析, 模型评估, 业务建模, 回归分析, 预测建模, 预测, 数学建模, 劳动力管理, 模拟, 统计, 供应链, 概率

    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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    I

    IBM

    机器学习入门

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

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

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    M

    McMaster University

    实验改进

    您将获得的技能: 数据分析, 案例研究, 工艺优化, 统计分析, R 语言程序设计(中文版), 模拟和模拟软件, R(软件), 改进和优化流程, 预测建模, 帕累托图表, 数据可视化, 统计软件, 实验

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 计算机视觉, 自动编码器, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN), 强化学习, 降维, 深度学习, 模型评估, 卷积神经网络, 人工神经网络, 无监督学习, 生成式人工智能, 机器学习, Keras(神经网络库), 迁移学习, Machine Learning 方法

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

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    U

    University of Alberta

    基于样本的学习方法

    您将获得的技能: 机器学习算法, 强化学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 概率分布, 抽样(统计), Algorithm, 机器学习, 模拟

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

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 开发人员协理 (AZ-204) 考试准备

    您将获得的技能: 持续部署, 云计算管理, 开发环境, 云部署, 微软 Azure, C#(编程语言), 数据存储, 云存储, 无服务器计算, 数据安全, 数据存储技术, Virtual Machine, 云应用, 云计算开发, 事件驱动编程, 应用程序部署, Microsoft Power Automate/Flow, 虚拟化和 Virtual Machine, 云安全, 软件开发

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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big data: el impacto de los datos masivos en la sociedad actual
1…167168169…797

总之,以下是 10 最受欢迎的 big data 课程

  • Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版: Google Cloud
  • Prepare for SnowPro Core Exam: Architecture & SQL: Board Infinity
  • Introduction to Microsoft 365 Copilot: Microsoft
  • 回归建模实践: Wesleyan University
  • 生成式人工智能:影响、考虑因素和伦理问题: IBM
  • 核磁共振成像原理 2: Johns Hopkins University
  • 决策分析: University of Minnesota
  • 机器学习入门: IBM
  • 实验改进: McMaster University
  • 深度学习和强化学习: IBM

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
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