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环境科学课程

环境科学课程可以帮助您了解生态系统、生物多样性、气候变化和环境政策。您可以掌握数据分析、实地研究技术和环境影响评估方面的技能。许多课程都会介绍用于绘制和分析环境数据的地理信息系统 (GIS) 等工具,以及用于解释研究结果的统计软件。您还将探索可持续资源管理的方法和应对环境挑战的策略。


热门环境科学课程和认证


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    G

    Google

    Google データアナリティクス

    您将获得的技能: Rmarkdown, Data Presentation, Data Ethics, Data Storytelling, Data Visualization, Data Cleansing, Stakeholder Communications, Analytical Skills, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Data Validation, Dashboard, Ggplot2, Interviewing Skills, Case Studies, Data Access, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Manipulation

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

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    昼夜节律钟:节律如何构造生命

    您将获得的技能: 生物学, 病理学, 环境, 行为健康, 生物化学, 生理学, 医疗保健, 分子生物学, 生命科学, 医学科学与研究, 药理学

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 大型语言模型, PyTorch(机器学习库), 人工智能, 递归神经网络 (RNN), 自然语言处理, 文本挖掘, 生成式人工智能, 拥抱的脸, 数据预处理, 生成模型架构, 数据管道

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 金融交易, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 金融服务, 强化学习, 人工神经网络, 降维, 回归分析, 机器学习, 探索性数据分析, 相关性分析, 投资组合管理, 决策树学习, 应用机器学习

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模进行微积分预习

    您将获得的技能: 微积分, 几何学, 制图, 测量系统, 代数, 分析技能, 统计, 回归分析, 应用数学, 数据分析, 普通数学, 三角法, 相关性分析, 数学建模, R(软件)

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Alberta

    完整的强化学习系统(Capstone)

    您将获得的技能: 强化学习, 人工神经网络, 模型评估, Algorithm, 马尔可夫模型, 机器学习, 模拟, 性能调整, 性能测试, 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML)

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    新
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    C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Geneva

    自然过程的模拟和建模

    您将获得的技能: Python 程序设计, 物理学, 概率分布, 统计方法, 机械, 模拟, 数值分析, 数学建模

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    411 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: AI in Production

    您将获得的技能: Model Deployment, Application Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Unit Testing, Docker (Software), Containerization, Kubernetes, AI Workflows, IBM Cloud, Microservices, Machine Learning, Business Metrics, Natural Language Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Continuous Monitoring, Data Science, Python Programming

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    重建我们与食物的关系

    您将获得的技能: 决策, 正念, 营养与饮食, 自我意识, 同情心, 行为健康, 文化多样性, 餐饮, 增强能力

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    356 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University at Buffalo

    可再生能源:基础知识和工作机会

    您将获得的技能: 可持续发展, 能源与公用事业, 建筑设计, 专业网络, 减缓气候变化, 半导体, 员工队伍规划, 可持续建筑, 培训计划, 电力, 可持续技术, 可持续工程, 新兴技术, 差距分析

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Starweaver

    Innovations in Lithium Battery Technology

    您将获得的技能: Sustainable Technologies, Production Process, Environmental Engineering, Sustainable Development, Environmental Issue, Basic Electrical Systems, Energy and Utilities, Manufacturing Processes, Chemistry, Electrical Systems, Technology Roadmaps, Materials science, Electronics, Quality Assurance, Emerging Technologies, Innovation

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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drones for environmental science
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总之,以下是 10 最受欢迎的 environmental science 课程

  • Google データアナリティクス: Google
  • 昼夜节律钟:节律如何构造生命: Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
  • 生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备: IBM
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 通过数据和建模进行微积分预习: Johns Hopkins University
  • 完整的强化学习系统(Capstone): University of Alberta
  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • 自然过程的模拟和建模: University of Geneva
  • AI Workflow: AI in Production: IBM
  • 重建我们与食物的关系: Stanford University

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