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    P

    Peking University

    数据结构基础

    您将获得的技能: Data Structures, Computational Thinking, Graph Theory, Theoretical Computer Science, Programming Principles, Algorithms, Computer Programming, Data Storage, C (Programming Language), C++ (Programming Language)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • D

    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 模型部署, 模型评估, 持续监测, MLOps(机器学习 Operator), 应用机器学习, 调试, 持续部署, 功能工程, 数据管道, Data Validation, 数据质量, 数据预处理, 云部署, 机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    3342 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 人工智能, 临床研究, 负责任的人工智能, 模型评估, 卫生系统, 数据伦理, 非结构化数据, 模型部署, 医疗保健行业知识, 健康信息学, 管理式医疗, 医疗保健, 应用机器学习, 医疗保健伦理, 临床数据管理, 临床研究伦理, 功能工程, 药品, 机器学习, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2416 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 应用数学, Machine Learning 方法, 代数, NumPy, 线性代数, 高等数学, 数据预处理, 机器学习, 降维, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2265 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 人工智能, 自然语言处理, 监督学习, 分类算法, 模型评估, 预测建模, 计算机视觉, 文本挖掘, 功能工程, 应用机器学习, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据预处理, 机器学习, 回归分析, 应用程序开发

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 预测建模, 交互式数据可视化, 数据展示, 统计分析, Plotly, 统计机器学习, 模型评估, 统计建模, 闪亮(R 套件), 机器学习算法, GitHub, 统计推理, Rmarkdown, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 探索性数据分析, 回归分析, 统计假设检验, 机器学习

    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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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 数据科学, 人工智能和机器学习(AI/ML), 自动编码器, 监督学习, 分类算法, 强化学习, 功能工程, 无监督学习, 时间序列分析和预测, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 降维, 生成对抗网络 (GAN), 数据清理, 探索性数据分析, 机器学习, 回归分析

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    算法基础

    您将获得的技能: Algorithms, Programming Principles, Computer Programming, Computational Thinking, Graph Theory, Data Structures, Mathematical Modeling

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

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    P

    Peking University

    真格—北大在线创业课堂

    您将获得的技能: Business Planning, Team Building, Business Modeling, Entrepreneurship, Marketing, Entrepreneurial Finance, Fundraising and Crowdsourcing, Marketing Strategies, Business Writing, Business Development, Business Valuation, Proposal Development, Business Strategy, Commercial Laws, Innovation

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

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    T

    The Chinese University of Hong Kong

    离散优化算法篇 Solving Algorithms for Discrete Optimization

    您将获得的技能: Operations Research, Applied Mathematics, Algorithms, Mathematical Modeling, Combinatorics, Computational Logic, Advanced Mathematics, Performance Tuning, Theoretical Computer Science, Simulations, Linear Algebra

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    Generative AI for IT Systems Analysts and Architects

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, Systems Analysis, AI Workflows, Business Analysis, Systems Architecture, Solution Architecture, Business Process Automation, Stakeholder Analysis, Prototyping, Software Architecture, Consulting, Systems Thinking, Responsible AI, Machine Learning, Business Communication, Project Documentation, Stakeholder Communications, Technical Consulting

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

1…171819…108

总之,以下是 10 最受欢迎的 生物统计学 课程

  • 数据结构基础: Peking University
  • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • IBM 机器学习: IBM
  • 算法基础: Peking University
  • 真格—北大在线创业课堂: Peking University

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