您将获得的技能: 制定基准, 电子表格软件, 数据收集, 决策支持系统, 机器学习, 分析, A/B 测试, 绩效衡量, 业务指标, 机器学习算法, 分类学, 预测分析, 探索性数据分析, Data Validation, 降维, 应用机器学习, AI 个性化服务, 模型评估, 性能指标, 预测建模

您将获得的技能: 概率与统计, 非结构化数据, 网页抓取, 大数据, 网络分析和 SEO, 机器学习, 信息架构, 文本挖掘, 数据挖掘, 模型评估, 自然语言处理

您将获得的技能: Data Transformation, Dataflow, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Extract, Transform, Load, Tensorflow, Data Lakes, Data Quality, Data Warehousing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Migration, Data Infrastructure, Apache Spark, Model Deployment, Apache Airflow, Data Processing, Big Data, Apache Hadoop, Data Storage, Systems Design

您将获得的技能: 公共卫生, 电子病历, 流行病学, 数字扫盲, 医疗保健, 健康技术, 机器学习, 大数据, 远程保健, 卫生系统, 健康差异, 人工智能, 互操作性, 健康信息学

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

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

您将获得的技能: Excel 宏, 分类算法, 数据可视化软件, Matplotlib, Tableau 软件, Scikit-learn （机器学习库）, 数据展示, 数据预处理, 数据操作, 机器学习, 机器学习算法, Python 程序设计, Pandas（Python 软件包）, 预测建模, 数据可视化, 数据扫盲, 无监督学习, 模型评估, Jupyter, 探索性数据分析

您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 欺诈检测, 数字化转型, 数据科学, 信用风险, 推动参与, AI 赋能, 客户洞察, 机器学习, 大数据, 营销分析, 人工智能, 风险管理, 零售银行, 改善客户体验, AI 个性化服务, 财务数据, 分析, 市场数据

您将获得的技能: Identity and Access Management, Prompt Engineering, Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Google App Engine, Platform As A Service (PaaS), Kubernetes, Virtual Machines, Microservices, Containerization, Application Deployment, Cloud Applications, Cloud Computing Architecture, Generative AI, Cloud Computing, Infrastructure Architecture, Terraform, Infrastructure As A Service (IaaS), Cloud-Native Computing, Site Reliability Engineering

您将获得的技能: 概率与统计, 贝叶斯网络, 统计推理, 统计建模, Machine Learning 方法, 图论, Algorithm, 决策支持系统, 概率分布, 统计方法, 机器学习, 网络模型, 马尔可夫模型, 网络分析, 机器学习算法, 自然语言处理, 应用机器学习, 计算思维, 抽样（统计）

您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 负责任的人工智能, 机器学习, 员工参与, 预测分析, 留住员工, 区块链, 人力资源, 人力资源技术, 人工智能, 人员管理, 人力资源分析

您将获得的技能: 深度学习, 监督学习, 概率分布, 人工神经网络, 机器学习, 线性代数, 机器学习算法, 强化学习, 功能工程, 伪代码