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IBM 课程

IBM 课程可以帮助您学习数据分析、云计算、人工智能和机器学习。您可以培养使用 Python 编程、利用 SQL 进行数据库管理以及为实际应用实施 AI 模型的技能。许多课程都会介绍用于 AI 开发的 IBM Watson、用于可扩展解决方案的 IBM Cloud 等工具,以及各种数据可视化软件,为利用技术解决复杂问题提供实践经验。


热门 IBM 课程和认证


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    IBM

    商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库

    您将获得的技能: 商业智能, Linux 命令, 星形模式, IBM Cognos 分析, 关系数据库, 交互式数据可视化, 阿帕奇气流, Apache Kafka, IBM DB2, 存储过程, 数据管道, 仪表板, 文件管理, 数据仓库, SQL, 外壳脚本, Bash(脚本语言), 摘录, 数据可视化, 数据库

    4.6
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    数据工程顶点项目

    您将获得的技能: 商业智能, MySQL, IBM Cognos 分析, Apache Spark, 分析, 数据库设计, IBM DB2, 阿帕奇气流, 数据管道, MongoDB, Python 程序设计, 大数据, SQL, 数据仓库, PySpark, NoSQL, 关系数据库, 数据架构, 摘录, 数据库

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    IBM

    技术支持简介

    您将获得的技能: 技术交流, 桌面支持, 服务水平, 技术支持, 系统支持, IT 服务管理, 最终用户培训和支持, 问题跟踪, 技术文档, 服务台支持, 远程访问ibility 系统, 客户服务

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1195 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Ethics, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Responsible AI, Text Mining, Data Preprocessing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Anomaly Detection, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Methods, Machine Learning, Model Evaluation, Natural Language Processing, Data Science, Quality Assurance, Data Pipelines, Data Visualization, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    76 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    Introduction to Enterprise Resiliency

    您将获得的技能: Business Continuity Planning, Disaster Recovery, Business Continuity, z/OS, Information Technology Architecture, Mainframe Computing, IT Infrastructure, Mainframe Technologies, System Monitoring, Data Loss Prevention, Systems Administration, Operating Systems, Middleware

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    产品管理:产品管理导论

    您将获得的技能: 市场调查, 利益相关者管理, 价值主张, 产品生命周期管理, 产品路线图, 投资组合管理, 项目管理, 竞争分析, 产品管理, 产品战略, 产品开发

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1312 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    全栈软件开发者评估

    您将获得的技能: 云计算, CI/CD, 云基础设施, 版本控制, Node.JS, 云部署, JavaScript 框架, 软件开发, 网络开发, 云服务, 无服务器计算, 集装箱化, Devops, Kubernetes, 微服务, OpenShift, 网络应用, 后端网站开发, 应用框架, 全栈式网络开发

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

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    IBM

    COBOL Programming with VSCode

    您将获得的技能: COBOL (Programming Language), Integrated Development Environments, Business Logic, Mainframe Computing, Programming Principles, Computer Programming Tools, Computer Programming, File I/O, Data Management, Maintainability, Debugging

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

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    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: Model Evaluation, 预测建模, 无监督学习, 深度学习, 分类算法, 监督学习, 人工智能, 数据科学, 强化学习, 回归分析, 应用机器学习, 机器学习

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

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    IBM

    AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

    您将获得的技能: Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Dashboard, Data Analysis, Data Science, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Jupyter, Matplotlib, Data Preprocessing, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Statistical Inference, Statistics, Data Manipulation, Python Programming, Machine Learning

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    数据分析导论

    您将获得的技能: 数据科学, Apache Hadoop, 数据展示, Apache Spark, 分析, Data Mart, 数据收集, 大数据, 统计分析, 数据转换, 统计可视化, 数据仓库, 数据清理, 数据分析, 数据可视化, Apache Hive, 微软Excel, 数据湖

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    IBM

    网络安全要点介绍

    您将获得的技能: 恶意软件保护, 硬化, 应用安全, 安全控制, 多因素身份验证, 数据安全, 身份和访问管理, 信息隐私, 网络安全, 数据完整性, Encryption, 密码学, 授权(计算), 脆弱性评估, 计算机安全意识培训, 电子邮件安全, 个人身份信息, 网络攻击, 安全意识, Authentication

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

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总之,以下是 10 最受欢迎的 ibm 课程

  • 商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库: IBM
  • 数据工程顶点项目: IBM
  • 技术支持简介: IBM
  • AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection: IBM
  • Introduction to Enterprise Resiliency: IBM
  • 产品管理:产品管理导论: IBM
  • 全栈软件开发者评估: IBM
  • COBOL Programming with VSCode: IBM
  • 机器学习入门: IBM
  • AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing: IBM

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