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应用统计学课程

应用统计学课程可以帮助您学习数据分析、假设检验、回归技术和实验设计。您可以掌握解释 Data Set、进行预测和有效交流统计结果的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具支持执行统计分析和数据可视化。


热门应用统计学课程和认证


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    D

    Dartmouth College

    结构工程学:拉伸

    您将获得的技能: 结构工程, 工程设计流程, 材料科学, 工程分析, 结构分析, 建筑, 机械, 土木工程, 应用数学

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a la inteligencia artificial

    您将获得的技能: Supervised Learning, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Network, Machine Learning Methods, Computational Logic, Program Development, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Markov Model, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Computational Thinking, Creativity, Game Theory, Theoretical Computer Science, Generative AI, Social Sciences, Bioinformatics

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    在金融领域应用数据分析

    您将获得的技能: 趋势分析, 投资组合管理, Algorithm, R 语言程序设计(中文版), 金融交易, 财务分析, 时间序列分析和预测, 统计分析, 风险分析, 财务预测, 分析, 绩效衡量, 投资

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    基因组数据科学与聚类(生物信息学 V)

    您将获得的技能: 分子生物学, 分类算法, 机器学习, 生命科学, 降维, 生物信息学, 数据预处理, 无监督学习, 数据挖掘, 应用机器学习, 数据分析软件

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

    您将获得的技能: Supervised Learning, Machine Learning, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Logistic Regression, Theoretical Computer Science, Classification Algorithms, Mathematical Theory & Analysis, Probability & Statistics, Algorithms

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    工程项目管理:风险、质量、团队和采购

    您将获得的技能: 项目规划, 项目控制, 项目管理, 项目风险管理, 人员管理, 风险管理, 成本管理, 合同管理, 质量管理, 采购, 团队管理, 资源管理, 质量保证

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1282 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    数据科学的积分微积分和数值分析

    您将获得的技能: 积分微积分, 线性代数, 微积分, 应用数学, 衍生产品, 数学理论与分析, 数据科学, 数值分析

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    不确定性条件下的科学研究基础

    您将获得的技能: 实验, 一般科学与研究, 研究, 调查, 概率, 研究设计, 概率与统计, 批判性思维, 贝叶斯统计, 科学方法, 决策

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM Ethical Hacking with Open Source Tools

    您将获得的技能: Threat Detection, Penetration Testing, Exploit development, Cyber Threat Intelligence, Threat Management, Incident Response, Vulnerability Scanning, Cyber Security Assessment, Vulnerability Assessments, Cybersecurity, Network Security, Vulnerability Management, Network Monitoring, Bash (Scripting Language), Intrusion Detection and Prevention, Network Troubleshooting, Anomaly Detection, Information Systems Security, Cyber Security Policies, Network Analysis

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 分类算法, 迁移学习, 机器学习, 数据处理, 数据预处理, 卷积神经网络, 数据伦理, 模型评估, 机器学习软件, 信息隐私, 数据管道, 数据分析, 分布式计算, 数据转换, 负责任的人工智能, Virtual Machine, 模型部署, 监督学习, 张力流, 图像分析

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    关系数据库管理(DBA)

    您将获得的技能: 数据库管理员, Encryption, 数据存储技术, 用户账户, IBM DB2, Operator 数据库, 基于角色的访问控制(RBAC), 数据库系统, MySQL, 关系数据库, PostgreSQL, 系统监控, 数据库架构与管理, 数据库管理, 灾难恢复, 数据库设计, 性能调整

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    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    L&T EduTech

    智能数字工厂

    您将获得的技能: 机器学习算法, 自动化, 实时数据, 集成开发环境, 嵌入式系统, 机器学习, 物联网, 计算机视觉, 深度学习, 外围设备, 人工智能, 无监督学习, 嵌入式软件, 无线网络, 土木工程, 数字化转型, Python 程序设计, 应用机器学习, 图像分析, 计算机编程工具

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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  • 基因组数据科学与聚类(生物信息学 V): University of California San Diego
  • 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations: National Taiwan University
  • 工程项目管理:风险、质量、团队和采购: Rice University
  • 数据科学的积分微积分和数值分析: University of Colorado Boulder
  • 不确定性条件下的科学研究基础: Johns Hopkins University
  • IBM Ethical Hacking with Open Source Tools: IBM
  • Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备: Microsoft

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