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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


  • 状态:新
    新
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    U

    University of Colorado Boulder

    Foundations of Probability and Statistics

    您将获得的技能: Probability, Statistical Inference, Estimation, Probability & Statistics, Probability Distribution, Statistical Methods, Statistics, Markov Model, Bayesian Statistics, Data Literacy, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Applied Mathematics, Artificial Intelligence, Generative AI, Data Analysis, Data Science, Theoretical Computer Science, Machine Learning Algorithms, Mathematical Theory & Analysis

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    330 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    T

    The Museum of Modern Art

    艺术教学:使用探究、活动和主题

    您将获得的技能: 文科, 创造力, 扫盲, 艺术史, 学习策略, 创造性思维, 课堂管理, 课程规划, 情绪商数, 指导, 美学, 学生参与, 教学策略, 学习风格, 自我意识, 同理心, 备课, 设计思维, 教学, 社会学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2054 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算简介

    您将获得的技能: 命令行界面, 编程原则, 大数据, 脚本, 计算机结构, 分布式计算, 操作系统, 可扩展性, Linux, 性能调整, Bash(脚本语言), 文件系统

    攻读学位

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    151 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    Python 和 Java 编程入门

    您将获得的技能: Python 程序设计, 调试, 数据清理, 数据分析, Matplotlib, 单元测试, 面向对象编程(OOP), Java 编程, Pandas(Python 软件包), 编程原则, 数据科学, 数据结构, 应用程序开发, 透视表和图表, 计算机编程, 文件输入/输出, 日蚀(软件), 数据可视化, 面向对象设计, Java

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1891 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    免费试用
    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 分类算法, 机器学习算法, 数据整理, 回归分析, 数据预处理, 模型评估, 预测分析, 预测建模, 应用机器学习, 统计机器学习, 随机森林算法, R 语言程序设计(中文版), 功能工程, 监督学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3264 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Analytics, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Machine Learning Algorithms, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Preprocessing, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Verification And Validation, Python Programming, Classification Algorithms, Performance Tuning

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 R 的数据科学 SQL

    您将获得的技能: 数据分析, 统计编程, 数据科学, 数据操作, 数据库管理, 数据库设计, 数据库, 数据建模, SQL, Query 语言, R 语言程序设计(中文版), 数据分析软件, 关系数据库

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    184 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:从概念到数据分析

    您将获得的技能: 数据分析, 概率分布, 贝叶斯统计, 统计可视化, 统计方法, 统计, 回归分析, 统计推理, R(软件), 微软Excel, 统计建模, 预测建模, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 分析技能, 概率与统计, 概率, 数据建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Use AI Responsibly

    您将获得的技能: AI Security, Workplace inclusivity, Social Impact, Generative AI, Analysis, Critical Thinking, Data Security

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

  • D

    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 机器学习, 持续监测, 调试, 数据预处理, Data Validation, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 云部署, 模型评估, 数据质量, 应用机器学习, 功能工程, 持续部署, 模型部署

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3344 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The University of Tokyo

    从图像中产生的文字:十九世纪日本的视觉和文学文化

    您将获得的技能: 文化多样性, 艺术史, 摄影, 叙事, 美学

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    可再生能源技术基础

    您将获得的技能: 新兴技术, 环境问题, 能源与公用事业, 电力系统, 物理学, 基本电气系统, 工程学, 机械工程, 可持续技术, 电力

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

    初级 · 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

  • Foundations of Probability and Statistics: University of Colorado Boulder
  • 艺术教学:使用探究、活动和主题: The Museum of Modern Art
  • 高性能和并行计算简介: University of Colorado Boulder
  • Python 和 Java 编程入门: University of Pennsylvania
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google
  • 使用 R 的数据科学 SQL: IBM
  • 贝叶斯统计:从概念到数据分析: University of California, Santa Cruz
  • Use AI Responsibly: Google
  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI

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