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    M

    Meta

    编码面试准备

    您将获得的技能: 算法, 计算机科学, 交流, 理论计算机科学, 编程原则, 计算思维, 软件可视化, 数据结构, 技术交流, Algorithm, 伪代码

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    神经网络与深度学习

    您将获得的技能: 深度学习, 监督学习, 卷积神经网络, 线性代数, 微积分, Python 编程, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    12万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 抽样(统计), 统计推理, 概率与统计, 数据预处理, 统计假设检验, 机器学习, 贝叶斯统计, 线性代数, 数学建模, 概率, A/B 测试, 数值分析, 降维, 机器学习方法, 统计分析, 应用数学, 微积分, 概率分布, NumPy, 描述性统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3176 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    C++ Data Structures in the STL

    您将获得的技能: C++ (Programming Language), Data Structures, File I/O, Data Store, Data Cleansing, Data Mapping, Data Integrity

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    Macquarie University

    Excel 商务技能

    您将获得的技能: 商业分析, 数据展示, 数据验证, 数据故事, 数据分析软件, 微软办公软件, Microsoft Office, 数据建模, 高级分析, Excel 公式, 数据预处理, 财务预测, 数据扫盲, Microsoft Excel, 数据分析表达式 (DAX), 数据操作, 透视表和图表, Data Validation, 电子表格软件, 仪表板, 分析技能, Excel 宏

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    6.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    使用 Power BI 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 高级分析, 数据故事, 商业智能, 数据可视化, 数据展示, 统计报告, 网页内容无障碍导则, 数据可视化软件, 数据分析, Power BI, 仪表板

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1010 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 统计可视化, 版本控制, 绘图(图形), 机器学习, 数据共享, 降维, 数据整合, 统计分析, 探索性数据分析, R 程序设计, Rmarkdown, 数据科学, Ggplot2, 数据操作, R(软件), 数据可视化软件, 统计编程, Knitr, GitHub, 数据清理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM DevOps 和软件工程

    您将获得的技能: 软件架构, 恢复性应用程序接口, 软件工程, 应用程序开发, Istio, CI/CD, Grafana, Kubernetes, 云部署, 持续集成, DevOps, Gherkin(脚本语言), Linux 命令, 云计算架构, 数据导入/导出, 软件开发生命周期, 应用程序部署, 测试驱动开发(TDD), 开放式网络应用程序安全项目(OWASP), 用户故事

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6.5万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    数据仓库基础知识

    您将获得的技能: 数据架构, 数据验证, 雪花模式, 查询语言, 数据仓库, IBM DB2, 数据整合, 数据建模, PostgreSQL, 数据湖, 数据库设计, 摘录, 星形模式, 数据集市, Data Validation, 数据清理

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    隐私法和数据保护

    您将获得的技能: 管理, 监管合规, 风险管理, 一般数据保护条例》(GDPR), 数据管理, 数据共享, 信息隐私, 个人身份信息, 事件响应, 遵守《健康保险可携性与责任法案》(HIPAA), 医疗隐私, Data Management, 数据安全

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

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    M

    Macquarie University

    Excel 办公技能:基础知识

    您将获得的技能: 商业分析, 微软办公软件, Microsoft Office, 数据分析软件, Microsoft Excel, Excel 公式, 数据分析表达式 (DAX), 电子表格软件, 生产力软件, 分析技能

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 后端开发

    您将获得的技能: 恢复性应用程序接口, 云部署, Bash(脚本语言), 软件架构, 外壳脚本, 对象关系映射, Kubernetes, 微服务, MongoDB, Linux 命令, Grafana, Istio, 软件开发生命周期, Python 编程, NoSQL, Django (网络框架), 数据导入/导出, 开放式网络应用程序安全项目(OWASP), 应用程序部署, OpenShift

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    5.3万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

1…111213…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 data structure 课程

  • 编码面试准备: Meta
  • 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • C++ Data Structures in the STL: Coursera
  • Excel 商务技能: Macquarie University
  • 使用 Power BI 进行数据分析和可视化: Microsoft
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • IBM DevOps 和软件工程: IBM
  • 数据仓库基础知识: IBM
  • 隐私法和数据保护: University of Pennsylvania

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

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技能

  • 会计
  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
  • 数字营销
  • 人力资源(HR)
  • Microsoft Excel
  • 项目管理
  • Python
  • 查询语言

专业证书

  • Google 人工智能证书
  • Google 网络安全证书
  • Google 数据分析证书
  • Google IT 支持证书
  • Google 项目管理证书
  • Google 用户体验设计证书
  • IBM 人工智能工程证书
  • IBM 人工智能产品经理证书
  • IBM 数据科学证书
  • Intuit 学院簿记证书

课程与专项课程

  • 人工智能基础专项课程
  • 商业人工智能专项课程
  • 面向所有人的人工智能课程
  • 医疗保健领域的人工智能专项课程
  • 深度学习专项课程
  • 商务专项课程 Excel 技能
  • 金融市场课程
  • 机器学习专项课程
  • 聊天 GPT 课程的即时工程
  • Python for Everybody 专项课程

职业资源

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