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基础统计学课程

基础统计学课程可以帮助您学习数据收集方法、描述性统计、概率分布和假设检验。您可以培养解释数据 Set、进行调查和执行 Regression 分析的技能。许多课程都会介绍 Excel、R 和 Python 等工具,这些工具支持数据分析和结果的 Visualization。通过应用这些技能和工具,您可以有效地交流研究结果,并根据统计证据做出明智的决策。


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    G

    Georgia Institute of Technology

    工程力学入门

    您将获得的技能: 应用数学, 扭矩(物理学), 结构分析, 工程学, 机械, 土木工程, 工程计算, 工程分析, 三角法, 机械工程

    4.8
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    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: Algorithm, Python 程序设计, 应用数学, NumPy, 线性代数, 机器学习算法, Jupyter

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    G

    Georgia Institute of Technology

    工程学基础考试复习

    您将获得的技能: 概率与统计, 结构分析, 水文学, 几何学, 代数, 概率, 统计, 工程学, 液压, 机械, 土木工程, 微分方程, 三角法, 微积分, 机械工程, 高等数学

    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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    J

    Johns Hopkins University

    基因组数据科学

    您将获得的技能: Linux 命令, 命令行界面, Unix, Python 程序设计, 数据科学, 分子生物学, 探索性数据分析, R 语言程序设计(中文版), 数据质量, 统计分析, 数据结构, 数据管理, Unix 命令, 计算机科学, 统计假设检验, 生物统计学, 数据分析软件, 统计方法, 数据分析, 生物信息学

    4.5
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    V

    Vanderbilt University

    面向工程师和科学家的 MATLAB 编程

    您将获得的技能: Algorithm, AI 个性化服务, 数字信号处理, 数学软件, 文件输入/输出, Prompt Engineering, Matlab, 计算机编程, ChatGPT, 数据处理, 图像分析, 用户界面(UI), 编程原则, 应用机器学习, 预测建模, 面向对象编程(OOP), 数据可视化软件, 数据分析, 柱状图, 散点图

    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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    D

    Duke University

    Data Modeling and Prediction with R

    您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Predictive Modeling, Regression Analysis, R Programming, Statistics, Data Analysis, Probability & Statistics, Statistical Inference

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    财务与会计入门

    您将获得的技能: 财务会计, 股票, 资本支出, 收益表, 投资回报, 企业财务, 资产负债表, 库存会计, 现金流量, 金融报表, 财务分析, 金融, 现金流预测, 资本预算编制, 权责发生制会计, 投资组合管理, 会计, 预测, 财务报告, 财务报表分析

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    University of California San Diego

    大数据

    您将获得的技能: 数据管道, Apache Spark, 探索性数据分析, 数据展示, 分类算法, 数据库设计, 可扩展性, 数据预处理, Apache Hadoop, 模型评估, 数据管理, 数据处理, 回归分析, 数据整合, 大数据, 图论, 应用机器学习, 数据挖掘, MongoDB, 数据建模

    4.5
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    U

    University of Colorado Boulder

    运动科学

    您将获得的技能: 运动医学, 公共卫生, 运动科学, 营养与饮食, 公共卫生与疾病预防, 生物化学, 运动训练, 生理学, 心理健康, 呼吸, 内分泌学, 生命体征, 预防保健, 免疫学, 药理学, 慢性疾病, 运动学

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    K

    Kennesaw State University

    6 σ 黑带的衡量阶段

    您将获得的技能: 数据收集, 加工能力, 过程分析, 统计分析, 测量系统, 持续质量改进 (CQI), 绩效衡量, 抽样(统计), 精益方法, 六西格玛方法, 概率, 精益六西格玛, 描述性统计, 统计, 概率分布, 质量改进

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    University of Pennsylvania

    医疗保健业务

    您将获得的技能: 医疗程序和 Regulator, 收益表, 决策, 健康的社会决定因素, 管理式医疗, 基于价值的护理, 保险, 医疗保健管理, 员工绩效管理, 领导与管理, 创新, 财务敏锐性, 财务数据, 改进和优化流程, 人员管理, 金融报表, 运营管理, 财务分析, 财务报告, 卫生系统

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    IBM

    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: 概率与统计, 分类算法, Machine Learning 方法, 人工神经网络, 深度学习, 数据预处理, 预测建模, 张力流, PyTorch(机器学习库), 逻辑回归, 回归分析, 模型评估

    4.4
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  • 工程力学入门: Georgia Institute of Technology
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 工程学基础考试复习: Georgia Institute of Technology
  • 基因组数据科学: Johns Hopkins University
  • 面向工程师和科学家的 MATLAB 编程: Vanderbilt University
  • Data Modeling and Prediction with R: Duke University
  • 财务与会计入门: University of Pennsylvania
  • 大数据: University of California San Diego
  • 运动科学: University of Colorado Boulder
  • 6 σ 黑带的衡量阶段: Kennesaw State University

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