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计算科学在线课程

了解用于解决复杂科学问题的 Computational Compity。学习在各种科学学科中使用计算工具和模拟。

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通过实践教程在 2 小时内掌握与工作相关的技能。
通过已评分作业、视频和论坛向顶级授课教师学习。
在交互式实践环境中学习新工具或新技能。
通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
完成研究生水平的学习,而无需参加完整的学位课程。
以灵活的交互式方式,获得大学颁发的执业证书。

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  • 状态:新
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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算

    您将获得的技能: 命令行界面, 通信系统, 人工智能, 文件系统, Linux, 可扩展性, C 和 C++, 操作系统, 大数据, 分布式计算, 性能调整, 脚本, 软件架构, 云计算开发, 数据共享, Bash(脚本语言), 操作系统流程管理

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California, Davis

    计算社会科学

    您将获得的技能: 数据库, 网页抓取, 数据科学, 数据伦理, 系统思考, 人工智能, 自然语言处理, 数据整理, 网络分析, 趋势分析, 社交网络分析, 模拟, 数据收集, 人工智能和机器学习(AI/ML), 代理系统, 大数据, 研究方法, 机器学习, 研究, 社会科学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1171 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 线性代数, 可扩展性, 软件开发, 计算机系统, 编程原则, 面向数据的编程, 计算机视觉, C 和 C++, 计算机图形学, 数据结构, 人工神经网络, 事件驱动编程, 数据处理, 系统编程, Machine Learning 方法, 性能调整, 图像分析, 机器学习, 分布式计算, 深度学习

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
    ·
    172 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 California San Diego

    数据结构和算法

    您将获得的技能: C++(编程语言), 运筹学, Algorithm, 社交网络分析, 网络模型, 图论, 网络分析, 计算思维, 编程原则, 计算机编程, 调试, 计划发展, 生物信息学, 流行病学, 数据存储, 数据结构, 理论计算机科学, 开发测试, Networking 路由器, 软件测试

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.7万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California, Davis

    计算社会科学方法

    您将获得的技能: 社交网络分析, 人工智能, 模拟, 数据科学, 网络分析, 科学方法, 计算思维, 大数据, 社会科学, 机器学习, 数据分析

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    S

    Stanford University

    Algorithm

    您将获得的技能: Algorithm, 运筹学, 社交网络分析, 网络分析, 计算逻辑, 计算思维, 数据结构, 生物信息学, 理论计算机科学, 概率, 分析, 图论, Networking 路由器, 伪代码

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5962 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California San Diego

    计算机科学离散数学入门

    您将获得的技能: Python 程序设计, 密码学, 算术, Algorithm, 演绎推理, 公钥加密标准(PKCS), 网络分析, 图论, 数据结构, 计算逻辑, 计算思维, 概率分布, 概率, 理论计算机科学, 组合学, 关键管理, 密码协议, 逻辑推理, Encryption, 贝叶斯统计

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3660 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California, Davis

    计算社会科学顶点项目

    您将获得的技能: 社交网络分析, 数据库, 数据整理, 自然语言处理, 网页抓取, 模拟, 人工智能和机器学习(AI/ML), 趋势分析, 计算思维, 数据收集, 大数据, 数据可视化软件, 机器学习, 社会科学

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    C

    Codio

    C++: Data Structures and Algorithms

    您将获得的技能: Computational Thinking, Algorithms, Graph Theory, Data Structures, C++ (Programming Language), Programming Principles, Computer Programming, Theoretical Computer Science, Object Oriented Programming (OOP)

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

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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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: 面向对象编程(OOP), Algorithm, 分类与回归树 (CART), 数学软件, 用户界面(UI), 调试, 降维, 计算机编程, 数据处理, 工程分析, 编程原则, 散点图, Matlab, 应用机器学习, 脚本, Machine Learning 方法, 数据可视化软件, 图像分析, 数据分析, 柱状图

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • U

    University of London

    Bachelor of Science in Computer Science

    您将获得的技能: Virtual Reality, Game Design, Full-Stack Web Development, Mobile Development, Human Computer Interaction, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Event-Driven Programming, Git (Version Control System), Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Incident Response, Web Development, Generative AI, Usability Testing

    获得学位

    学位 · 1-4 年

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    N

    National Taiwan University

    Operations Research

    您将获得的技能: Operations Research, Mathematical Modeling, Process Optimization, Report Writing, Business Mathematics, Network Model, Business Modeling, Industrial Engineering, Linear Algebra, Business Operations, Applied Mathematics, Operations Management, Algorithms, Resource Allocation, Case Studies, Engineering Calculations, Project Design, Machine Learning, Program Implementation, Business Analytics

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 computational science 课程

  • 高性能和并行计算: University of Colorado Boulder
  • 计算社会科学: University of California, Davis
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • 数据结构和算法: University of California San Diego
  • 计算社会科学方法: University of California, Davis
  • Algorithm: Stanford University
  • 计算机科学离散数学入门: University of California San Diego
  • 计算社会科学顶点项目: University of California, Davis
  • C++: Data Structures and Algorithms: Codio
  • 面向工程师和科学家的 MATLAB 编程: Vanderbilt University

关于 Computational Science 的常见问题

计算科学是一个跨学科领域,它利用计算机建模、模拟和数据分析来解决各科学学科的复杂问题。 它涉及应用计算技术、算法和数学模型来研究自然现象、分析大型数据集和模拟复杂系统。 计算科学在推动科学研究、改进预测和促进物理、化学、生物、工程等学科的科学发现方面发挥着至关重要的作用。 ‎

要想在计算科学领域取得优异成绩,你需要掌握以下技能:

  • 编程:熟练掌握 Python、C++ 或 MATLAB 等编程语言,以实施算法、进行数据分析和开发计算模型。
  • 数学建模:了解计算科学中使用的数学概念和技术,如微积分、线性代数、微分方程和数值方法。
  • 科学计算:计算技术知识,包括数值积分、优化、有限元方法和数值模拟。
  • 数据分析:利用统计方法、数据可视化和机器学习技术分析和解释复杂数据集的技能。
  • 高性能计算:熟悉并行计算、分布式计算和有效利用计算资源进行大规模模拟。
  • 计算建模:开发和实施计算模型的能力,以模拟和研究复杂的系统、现象或过程。
  • 解决问题:善于用计算术语提出科学问题,设计算法,并使用计算工具解决这些问题。
  • 数据管理:熟练掌握处理大型数据集、数据存储和数据组织的能力,以便进行有效的分析和检索。
  • 科学可视化:有效展示和可视化科学数据、模拟结果和复杂模型的能力,以便进行分析和交流。
  • 协作和跨学科技能:在多学科团队中工作、与领域专家沟通以及将计算方法融入科学研究的能力。 ‎

掌握计算科学技能后,您可以获得各种工作机会,包括

  • 计算科学家
  • 研究科学家
  • 数据科学家
  • 模拟工程师
  • 软件开发人员(专门从事科学应用)
  • 计算物理学家
  • 计算化学家
  • 生物信息学专家
  • 计算生物学家
  • 研究分析员

这些工作涉及利用计算技术、开发和实施模型和模拟、分析科学数据,以及为学术界、政府实验室、研究机构或行业的科学研究做出贡献。 ‎

计算科学非常适合具备以下素质的人:

  • 分析和数学能力:有能力分析复杂的科学问题,应用数学技术,并利用计算方法得出有意义的见解。
  • 编程能力:有经验或愿意学习用于科学计算、模拟和数据分析的编程语言和工具。
  • 好奇心和批判性思维:热衷于科学探索、提出研究问题并设计创新方法来解决复杂问题。
  • 跨学科兴趣:热衷于跨学科工作,与领域专家合作,并将计算方法应用于各种科学领域。
  • 解决问题导向:制定和解决科学问题、设计算法以及在科学背景下解释计算结果的能力。
  • 注重细节:在处理和分析科学数据、确保计算模型的准确性以及解释模拟结果方面一丝不苟。
  • 沟通技能:能够有效地交流科学概念、介绍研究成果,并与来自不同背景的研究人员合作。
  • 持续学习者:愿意了解计算科学、新兴计算方法和科学领域的最新研究成果。 ‎

您可以学习与计算科学相关的多个主题,以提高自己的技能和知识水平,其中包括

  • 数值方法和算法
  • 数学建模与仿真
  • 并行和分布式计算
  • 空间数据分析和可视化
  • 高性能计算
  • 计算物理学
  • 计算化学
  • 计算生物学
  • 计算工程
  • 科学应用中的机器学习

通过在线课程、学术项目、研究论文和实践项目来探索这些主题,将使您全面了解计算科学中使用的概念和技术,从而能够在科学研究和解决问题时有效地应用这些概念和技术。 ‎

在线计算科学课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的计算科学技能。 由顶尖大学和行业领导者提供的计算科学课程种类繁多,适合不同技能水平的学生选择。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳计算科学课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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