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    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

    您将获得的技能: Tensorflow, Data Transformation, Dataflow, Google Cloud Platform, Extract, Transform, Load, Feature Engineering, Real Time Data, Data Pipelines, Data Warehousing, Applied Machine Learning, Data Lakes, Data Quality, Data Processing, Apache Spark, Dashboard, Data Migration, Big Data, Serverless Computing, Data Infrastructure, Model Deployment

    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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    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, Stakeholder Management, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Data Validation, Ggplot2, Interviewing Skills, Case Studies, Data Access, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Manipulation

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Davis

    大数据、人工智能与伦理

    您将获得的技能: 自然语言处理, 负责任的人工智能, 机器学习, 道德标准与行为, 大数据, Algorithm, 人工智能, 研究, 数据伦理, 社会科学, 应用机器学习, AI 赋能, 数据挖掘, 研究方法, 分析

    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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    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    L

    LearnQuest

    人工智能时代的伦理

    您将获得的技能: 个人身份信息, 负责任的人工智能, 预测建模, 模型评估, 道德标准与行为, 机器学习, 机器学习算法, 人工智能, 数据收集, 分析技能, 数据伦理, 预测分析, Algorithm, 数据预处理, AI 赋能, 信息隐私, AI 安全, 大型语言模型, OpenAI, 博弈论

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: 模型评估, 模型部署, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 自动化, 云部署, 持续集成, 持续部署, 数据管道, Google 云端平台, Devops

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

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    U

    University of Washington

    机器学习分类

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

    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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    N

    National Taiwan University

    現代文學導讀:詩、散文、小說

    您将获得的技能: Liberal Arts, Writing, Storytelling, Aesthetics, World History

    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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    P

    Peking University

    C++程序设计

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), C++ (Programming Language), File I/O, Computer Programming, C (Programming Language), Maintainability, Software Design, Data Structures, Algorithms, Scalability

    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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    S

    Saïd Business School, University of Oxford

    AI Foundations for Business Professionals

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Responsible AI, OpenAI, Artificial Neural Networks, AI Security, Data Ethics, Governance, Artificial Intelligence, ChatGPT, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Compliance Management, AI Product Strategy, Business Ethics, Risk Management, Machine Learning, Project Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    微软 Azure 上的人工智能

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 自然语言处理, 预测建模, 机器学习, 微软 Azure, 人工智能, AI 赋能, 异常检测, 数据伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机视觉

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 分类算法, 预测建模, 模型评估, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 决策树学习, 机器学习, 性能指标, 随机森林算法, 逻辑回归, 功能工程, 数据预处理, 数据清理, 抽样(统计)

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 精神病学 课程

  • Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版: Google Cloud
  • Google データアナリティクス: Google
  • 大数据、人工智能与伦理: University of California, Davis
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • 人工智能时代的伦理: LearnQuest
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • 机器学习分类: University of Washington
  • 現代文學導讀:詩、散文、小說: National Taiwan University
  • C++程序设计: Peking University
  • AI Foundations for Business Professionals: Saïd Business School, University of Oxford

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