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Cluster 分析课程

Cluster Analysis(聚类分析)课程可以帮助您学习数据分割、模式识别和数据集内自然分组的识别。您可以培养评估聚类方法、解释结果以及将统计技术应用于实际问题的技能。许多课程都会介绍 R、Python 等工具和用于数据可视化的专项软件,这些工具支持实施聚类算法和分析复杂的数据结构。


热门聚类分析课程与认证


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    T

    The University of Edinburgh

    天体技术:天文发现背后的科学与技术

    您将获得的技能: 技术交流, 新兴技术, 工程学, 计算思维, 物理科学, 物理学, 数据分析软件, 图像分析

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

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    U

    University of Michigan

    用 Python 对数据拟合统计模型

    您将获得的技能: Python 程序设计, 统计建模, 数据可视化软件, 统计推理, 统计方法, 统计分析, 贝叶斯统计, 统计机器学习, 模型评估, 回归分析, 预测建模, Jupyter, 逻辑回归, 统计编程, 统计软件

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

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    M

    MathWorks

    图像处理入门

    您将获得的技能: 空间数据分析, 计算机视觉, 定量研究, 数字信号处理, 地理空间信息与技术, 图像分析, Matlab, Algorithm

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IE Business School

    定位:成功的营销战略需要什么

    您将获得的技能: 竞争分析, 目标市场, 消费者行为, 营销, 市场趋势, 营销策略与技巧, 价值主张, 产品营销, 产品战略, 市场分析

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

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    U

    Universidade de São Paulo

    Consolidando empresas: Estrutura jurídica e financeira

    您将获得的技能: Intellectual Property, Labor Law, Business Modeling, Tax Planning, Regulation and Legal Compliance, Business Valuation, Labor Compliance, Law, Regulation, and Compliance, Entrepreneurial Finance, Mergers & Acquisitions, Entrepreneurship, Corporate Tax, Business Management, Financial Modeling, Compliance Management, Financial Analysis, New Business Development, Investments, Growth Strategies, Tax Laws

    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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    R

    Rutgers the State University of New Jersey

    需求分析

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 统计分析, 数据预处理, 营销分析, 时间序列分析和预测, 探索性数据分析, 高级分析, 回归分析, 预测分析, 模型评估, 数据收集, 预测建模, 数据可视化, 预测, 趋势分析, 客户需求规划, 需求规划, 供应链规划

    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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    U

    University of California, Davis

    研究建议书:启动研究

    您将获得的技能: 商务写作, 撰写建议书, 商业研究, 专业网络, 定量研究, 客户服务, 市场调查, 抽样(统计), 征求建议书, 数据收集, 研究方法, 定性研究, 创建调查, 市场分析

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

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    U

    University of Toronto

    Swift 编程入门

    您将获得的技能: 集成开发环境, 计算机编程, 编程原则, 面向对象编程(OOP), 苹果 Xcode, Swift 编程, Objective-C(编程语言), 苹果 iOS, 移动开发, 图像分析, iOS 开发

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    混合 · 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: 数据处理, 数据分析, 数据整合, SAS(软件), 数据展示, 数据操作, 统计编程, 数据转换

    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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    S

    SkillUp

    产品管理:基础与利益相关者合作

    您将获得的技能: 沟通, 竞争分析, 商业开发, 创新, 产品生命周期管理, 利益相关者管理, 产品规划, 团队建设, 管理团队, 利益相关者的参与, 产品战略, 战略传播, 新产品开发, 市场分析, 产品管理

    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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    J

    Johns Hopkins University

    临床试验数据管理和质量保证

    您将获得的技能: 数据管理, Data Management, 统计分析, 持续监测, 数据共享, 临床试验管理系统, 病例报告表, 数据质量, 数据清理, 数据安全, 数据完整性, 临床试验, 临床数据管理, 数据收集, 病人治疗, 数据输入, 质量保证

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

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    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud en Español

    您将获得的技能: Model Deployment, Google Cloud Platform, Data Lakes, Data Pipelines, Dataflow, Tensorflow, Big Data, Apache Spark, Real Time Data, Unstructured Data, Data Warehousing, Metadata Management, Applied Machine Learning, Data Architecture, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Management, Data Processing, PySpark, Cloud Computing

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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cluster analysis in data mining
cluster analysis, association mining, and model evaluation
cluster analysis and unsupervised machine learning in python
spss: apply & evaluate cluster analysis techniques
1…185186187…677

总之,以下是 10 最受欢迎的 cluster analysis 课程

  • 天体技术:天文发现背后的科学与技术: The University of Edinburgh
  • 用 Python 对数据拟合统计模型: University of Michigan
  • 图像处理入门: MathWorks
  • 定位:成功的营销战略需要什么: IE Business School
  • Consolidando empresas: Estrutura jurídica e financeira: Universidade de São Paulo
  • 需求分析: Rutgers the State University of New Jersey
  • 研究建议书:启动研究: University of California, Davis
  • Swift 编程入门: University of Toronto
  • 用 SAS 编程做更多事情: SAS
  • 产品管理:基础与利益相关者合作: SkillUp

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

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