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.NET课程可以帮助您学习网络开发、网络编程和云计算。您可以掌握创建 API、管理数据库和实施安全协议的技能。许多课程介绍 Visual Studio、.NET Framework 和 Azure 等工具,演示这些技术如何支持应用程序开发和部署。


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    Erasmus University Rotterdam

    推动企业实现可持续发展目标

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    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a la inteligencia artificial

    您将获得的技能: Supervised Learning, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Network, Machine Learning Methods, Computational Logic, Program Development, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Markov Model, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Computational Thinking, Creativity, Game Theory, Theoretical Computer Science, Software Development, Generative AI, Social Sciences

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    University of Illinois Urbana-Champaign

    财务分析 - 成功的技能

    您将获得的技能: 收益表, 财务管理, 成本管理, 财务会计, Variance 分析, 财务分析, 资产负债表, 投资回报, 管理会计, 财务预测, 现金流量, 财务报表分析, 预算, 财务数据, 绩效衡量, 金融, 收入预测, 损益(P&L)管理, 金融报表, 会计

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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    University of Illinois Urbana-Champaign

    投资银行财务分析与估值

    您将获得的技能: 收益表, 商业估值, 预测, 财务分析, 制定基准, 兼并与收购, 财务预测, 现金流量, 金融建模, 资产负债表, 投资银行, 企业财务, 金融报表, 财务报表分析

    攻读学位

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Universidad de los Andes

    Marketing Verde

    您将获得的技能: Sustainable Business, Strategic Marketing, Value Propositions, Environmental Issue, Marketing, Marketing Communications, Marketing Management, Consumer Behaviour, Branding, Market Analysis, Target Market, Marketing Strategy and Techniques, Product Strategy, Marketing Channel

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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Pennsylvania

    非财务经理的财务敏锐度

    您将获得的技能: 业务建模, 收益表, 财务规划, 财务管理, 关键绩效指标 (KPI), 风险分析, 业务指标, 财务敏锐性, 财务分析, 性能分析, 资产负债表, 财务报告, 预测分析, 财务预测, 业务报告, 现金流量, 财务数据, 绩效衡量, 投资回报, 金融报表

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Rutgers the State University of New Jersey

    供应链分析要点

    您将获得的技能: 运行效率, 周转资金, 战略决策, 财务分析, 案例研究, 工作分析, 数据分析, 供应链管理, 绩效衡量

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    MathWorks Computer Vision Engineer

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    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Coursera

    Create a Financial Statement using Microsoft Excel

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    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 模型评估, 计算机视觉, 深度学习, 模型部署, 贝叶斯统计, 数据管道, 数据预处理, 卷积神经网络, 概率分布, 迁移学习, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 应用机器学习, 生成模型架构, 自然语言处理, Keras(神经网络库), 张力流, 自动编码器, 图像分析, 监督学习

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