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大学代数课程

大学代数课程可以帮助您学习函数、方程、不等式和多项式表达式。您可以掌握绘制图形、解方程系以及处理指数函数和对数函数的技能。许多课程都会介绍一些工具,如图形计算器和用于 Visualization 数据的软件,这些工具可以增强您对代数概念的理解以及在现实世界中的应用。


热门大学代数课程和证书


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    J

    Johns Hopkins University

    Honors Algebra 2: Polynomials and Complex Numbers

    您将获得的技能: Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Mathematical Theory & Analysis, Applied Mathematics, Algebra, Arithmetic, Graphing, Engineering Calculations

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    财务分析 - 成功的技能

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

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    代数:初级到高级 - 多项式和根

    您将获得的技能: 数学建模, 几何学, 代数, 应用数学, 普通数学, 高等数学, 分析技能, 制图

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    169 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数值方法

    您将获得的技能: 数值分析, 微积分, 数学建模, 脚本, 估算, 科学可视化, 模拟, 积分微积分, Matlab, 微分方程, 编程原则, 计算思维, 绘图(图形), 线性代数, 模拟和模拟软件, 工程计算, 工程分析, 应用数学, 数学软件, Algorithm

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    410 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师微分方程

    您将获得的技能: 电气工程, 数学建模, 数值分析, 微积分, 工程分析, 积分微积分, 衍生产品, 微分方程, 应用数学, 线性代数, 高等数学, 振动

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    2213 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pittsburgh

    Linear Algebra and Regression Fundamentals for Data Science

    您将获得的技能: NumPy, Matplotlib, Linear Algebra, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Applied Mathematics, Data Visualization, Python Programming, Data Analysis, Data Science, Regression Analysis, Data Visualization Software, Mathematics and Mathematical Modeling, Probability & Statistics, Statistics, Numerical Analysis, Mathematical Modeling, Machine Learning, Computational Logic, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    H

    Howard University

    Linear Algebra for Data Science Using Python

    您将获得的技能: Data Wrangling, Linear Algebra, Regression Analysis, NumPy, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Data Science, Data Visualization, Applied Mathematics, Data Preprocessing, Statistical Modeling, Jupyter, Data Analysis, Machine Learning Methods, Mathematical Modeling, Algebra, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Model Evaluation, Statistical Analysis

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    逻辑学入门

    您将获得的技能: 计算思维, 解决问题, 解决复杂问题, 业务逻辑, 计算逻辑, 演绎推理, 决策, 逻辑推理

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    655 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    人工智能初学者数学第 1 部分 线性代数

    您将获得的技能: 机器学习, 数学建模, 人工智能, 监督学习, 深度学习, 线性代数, 应用数学

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    33 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: 线性代数, Jupyter, 应用数学, Python 程序设计, NumPy, 机器学习算法, Algorithm

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of London

    计算机科学数学

    您将获得的技能: 计算机科学, 代数, 计算思维, 普通数学, 应用数学, 密码学, 数学理论与分析, 测量系统, 算术

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    268 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Dubai College of Tourism

    旅行社 Operator

    您将获得的技能: 工作流程管理, 办公程序, 销售技巧, 财务分析, 旅行安排, 客户沟通管理, 接待服务, 客户服务, 预订(销售), 提案制定, 销售, 文件管理

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

1234…78

总之,以下是 10 最受欢迎的 college algebra 课程

  • Honors Algebra 2: Polynomials and Complex Numbers: Johns Hopkins University
  • 财务分析 - 成功的技能: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 代数:初级到高级 - 多项式和根: Johns Hopkins University
  • 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 工程师微分方程: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Linear Algebra and Regression Fundamentals for Data Science: University of Pittsburgh
  • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
  • 逻辑学入门: Stanford University
  • 人工智能初学者数学第 1 部分 线性代数: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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