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材料科学课程

材料科学课程可以帮助您了解材料特性、材料选择、纳米技术和热力学原理。您可以掌握分析材料行为、进行实验和应用统计方法解释数据的技能。许多课程介绍了扫描电子显微镜、X 射线衍射和材料特性建模软件等工具,支持航空航天、电子和生物医学工程等行业的实际应用。


热门材料科学课程和认证


  • T

    The University of Edinburgh

    猫狗的真相

    您将获得的技能: 科学方法, 道德标准与行为, 文化多样性, 护理, 生物学, 应用行为分析, 研究, 一般科学与研究, 行为管理, 非语言交流

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2390 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    N

    National Taiwan University

    运筹学 (1):模型与应用

    您将获得的技能: 业务建模, 决策, Algorithm, 库存管理系统, 工艺优化, 运筹学, 案例研究, 生产规划, 应用数学, 微软Excel, 运营管理, 制定计划, 工业工程, 商业分析, 数学建模, 线性代数

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    576 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    P

    Peking University

    高级神经生物学 I

    您将获得的技能: 电生理学, 生理学, 分子生物学, 细胞生物学, 实验室技术, 科学方法, 神经学, 生物学, 研究, 解剖学

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    641 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    嵌入式系统 FPGA 设计入门

    您将获得的技能: 硬件架构, 电子系统, 示意图, 验证和确认, 设计软件, 硬件设计, 数字设计, 技术设计, 电子产品, 专用集成电路, 现场可编程门阵列 (FPGA), 模拟和模拟软件, 电子工程, 嵌入式系统

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1190 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics Capstone

    您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Data Storytelling, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis, Business Analysis, Project Design, Python Programming, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Machine Learning, Portfolio Management, Project Documentation

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1376 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    树与图基础知识

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据结构, Algorithm, 计算思维, 网络分析, 图论, Tree 地图

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    182 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California, Irvine

    Arduino 平台和 C 语言编程

    您将获得的技能: 集成开发环境, 开发环境, 嵌入式软件, C(编程语言), 计算机编程, 嵌入式系统, 调试, 计算机硬件, Network Protocol(网络协议, 电子元件, 电子工程, 数字通信, Open Source 技术

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7190 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    C

    CentraleSupélec

    创建你的第一个 Android 应用程序(以项目为中心的课程)

    您将获得的技能: 软件安装, 开发环境, 以用户为中心的设计, 移动开发, 故事板, 安卓开发, 用户界面 (UI) 设计, 应用设计, Android Studio, Java, 软件设计, 应用程序开发, 互动设计

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    2020 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google

    Go Beyond the Numbers: Translate Data into Insights

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Visualization Software, Data Manipulation, Data Ethics, Tableau Software, Data Analysis, Pandas (Python Package), Data Cleansing, Data Preprocessing, Data Validation, Technical Communication, Data Transformation, Python Programming

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Python 程序设计, 时间序列分析和预测, 深度学习, 分类算法, 数据科学, 卷积神经网络, 机器学习, 降维, 探索性数据分析, 强化学习, 回归分析, 递归神经网络 (RNN), 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 功能工程, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 数据清理, 自动编码器

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3519 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习:理论与 Python 上机实践

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 模型评估, 深度学习, 分类算法, 机器学习算法, 数据科学, 降维, Scikit-learn (机器学习库), 探索性数据分析, 卷积神经网络, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 无监督学习, 生成对抗网络 (GAN), 自动编码器, 决策树学习, 监督学习

    攻读学位

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
    ·
    129 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    预览
    R

    Rutgers the State University of New Jersey

    灵魂信仰:前因后果 - 第 1 单元:历史基础

    您将获得的技能: 古代历史, 文化敏感性, 文化多样性, 世界历史, 人类学, 研究, 心理学, 科学与研究, 社会科学, 社会学

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    407 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 material science 课程

  • 猫狗的真相: The University of Edinburgh
  • 运筹学 (1):模型与应用: National Taiwan University
  • 高级神经生物学 I: Peking University
  • 嵌入式系统 FPGA 设计入门: University of Colorado Boulder
  • Google Advanced Data Analytics Capstone: Google
  • 树与图基础知识: University of Colorado Boulder
  • Arduino 平台和 C 语言编程: University of California, Irvine
  • 创建你的第一个 Android 应用程序(以项目为中心的课程): CentraleSupélec
  • Go Beyond the Numbers: Translate Data into Insights: Google
  • IBM 机器学习: IBM

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