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工程学课程

工程学课程可以帮助你学习设计原理、项目管理、系统分析和解决问题的技巧。您可以掌握技术制图、材料选择和原型设计方面的技能,同时了解监管标准和可持续发展实践。许多课程都会介绍一些工具,如用于设计的 CAD 软件、用于测试的模拟程序以及用于简化工作流程的项目管理平台。


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    R

    Rice University

    物理 102 - 电荷与电场

    您将获得的技能: 微积分, 数学建模, 机械, 电磁学, 电气工程, 基本电气系统, 工程计算, 解决问题, 物理学, 应用数学, 三角法

    4.7
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    ·
    198 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edureka

    Vulnerability Assessment and Management

    您将获得的技能: Vulnerability Assessments, Vulnerability Management, Vulnerability Scanning, Cyber Security Assessment, Hardening, Threat Management, Patch Management, Cyber Risk, Continuous Monitoring, Threat Detection, Cyber Threat Hunting, Application Security, Security Controls, Cyber Attacks, Cyber Engineering, Cyber Security Policies, Network Security, Cyber Security Strategy, Network Engineering, Web Applications

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Databricks Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Model Evaluation, Real Time Data, Exploratory Data Analysis, Engineering

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Practical Cybersecurity: Stay Safe Online

    您将获得的技能: Cybersecurity, Cyber Security Strategy, Data Security, Cyber Threat Intelligence, Computer Security Awareness Training, Zero Trust Network Access, Information Systems Security, Security Awareness, Security Engineering, Threat Detection, Human Factors (Security), Cultural Sensitivity, Security Controls, Incident Response, Proactivity, Fraud detection, Information Technology

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    K

    Kennesaw State University

    六西格玛绿带

    您将获得的技能: 精益方法, 统计假设检验, 探索性数据分析, 数据收集, 精益六西格玛, 过程分析, 统计过程控制, 质量控制, 相关性分析, 回归分析, 质量改进, 根源分析, 概率与统计, 流程改进, 统计分析, 团队管理, 流程制图, 六西格玛方法, 加工能力, 精益生产

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    4702 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    Erasmus University Rotterdam

    创新管理

    您将获得的技能: 精益方法, 创新, 企业战略, 创造力, 组织领导力, 集思广益, 产品生命周期管理, 产品开发, 工艺开发, 多样性与包容性, 设计思维, 团队管理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2216 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Traverse Trees for ML with DFS & BFS

    您将获得的技能: Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Classification Algorithms, Java, Java Programming, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Algorithms, Machine Learning, Data Structures, Software Engineering

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Anthropic

    克劳德代码在行动

    您将获得的技能: 自动化, 情境管理, 命令行界面, 克劳德 Code, 工具调用, 软件开发工具, 软件开发, GitHub, LLM 申请, 软件工程, 计算机编程工具, 生成式 AI 代理, 代码审查

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    物联网:多媒体技术

    您将获得的技能: Python 程序设计, 可视化(计算机制图), 物联网, 移动开发, 应用程序开发, 数字信号处理, 开发环境, 嵌入式软件, 图像质量

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    307 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Sciences Po

    国际能源政治与经济

    您将获得的技能: 环境问题, 能源与公用事业, 经济学, 市场动态, 减缓气候变化, 自然资源管理, 石油和天然气, 电力系统, 政治科学, 国际关系, 可持续发展, 环境政策

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1901 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 和 Flask 开发人工智能应用程序

    您将获得的技能: Python 程序设计, 集成开发环境, 调试, 应用程序部署, 人工智能, 编程原则, AI 赋能, 服务器端, 单元测试, 网络应用, 代码审查, Flask(网络框架), 还原式 API

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Cómo autoconstruir tu vivienda. Segunda etapa

    您将获得的技能: Electrical Systems, Electrical Wiring, Hydraulics, Plumbing, Basic Electrical Systems, Construction, Architecture and Construction, Construction Engineering, Building Codes, Structural Engineering

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

1…697071…357

总之,以下是 10 最受欢迎的 engineering 课程

  • 物理 102 - 电荷与电场: Rice University
  • Vulnerability Assessment and Management: Edureka
  • Databricks Machine Learning Fundamentals: Coursera
  • Practical Cybersecurity: Stay Safe Online: Packt
  • 六西格玛绿带: Kennesaw State University
  • 创新管理: Erasmus University Rotterdam
  • Traverse Trees for ML with DFS & BFS: Coursera
  • 克劳德代码在行动: Anthropic
  • 物联网:多媒体技术: University of California San Diego
  • 国际能源政治与经济: Sciences Po

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