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  • 商业数学


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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学

    您将获得的技能: 统计分析, 数据清理, 探索性数据分析, 数据科学, Plotly, 模型评估, Rmarkdown, 闪亮(R 套件), 机器学习, 数据操作, 统计推理, 回归分析, R 语言程序设计(中文版), 预测建模, 统计假设检验, GitHub, 绘图(图形), 版本控制, 交互式数据可视化, 机器学习算法

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 模型评估, AI 产品战略, 调试, 深度学习, 迁移学习, 数据驱动的决策制定, 机器学习, AI 工作流程, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 性能调整

    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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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 数据科学, 数据扫盲, 深度学习, 机器学习, 数字化转型, 数据驱动的决策制定, 数据分析, 人工智能, 云计算, 大数据, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    S
    I

    多位教师

    Generative AI for Growth Marketing

    您将获得的技能: Prompt Patterns, MarTech, Strategic Marketing, AI Enablement, Personalized Service, Data Ethics, Customer Relationship Management (CRM) Software, Artificial Intelligence, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Large Language Modeling, Responsible AI, AI Workflows, Deep Learning, Content Creation, Machine Learning, Image Analysis, Context Management, Decision Making

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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

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

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    I

    IBM

    Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Data Presentation, Infographics, Data Visualization, Dashboard, Data Storytelling, Prototyping, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, AI Workflows, Deep Learning, SQL, Data Analysis, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    IBM

    Generative AI for Project Managers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, Google Gemini, Project Management, LLM Application, AI Enablement, Project Management Life Cycle, Case Studies, Team Oriented, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Project Documentation, AI Workflows, Deep Learning, Risk Management, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    IBM

    Generative AI for Product Owners

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Product Strategy, Prompt Patterns, ChatGPT, Responsible AI, Generative AI, Google Gemini, Product Management, AI Enablement, Artificial Intelligence, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, Deep Learning, Machine Learning, Stakeholder Engagement, Context Management, Decision Making

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: Python 程序设计, 可扩展性, LLM 申请, 自然语言处理, 模型评估, 机器学习, PyTorch(机器学习库), Prompt Engineering, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 强化学习, 模型部署, 应用机器学习, 生成模型架构, 大型语言模型

    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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    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 逻辑回归, 数据伦理, 监督学习, 张力流, 人工神经网络, 模型评估, 深度学习, 决策树学习, 机器学习, 迁移学习, 应用机器学习, 分类算法, 人工智能, 随机森林算法, 性能调整

    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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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 张力流, 卷积神经网络, 模型评估, 深度学习, Keras(神经网络库), 机器学习, 迁移学习, 数据预处理, 分类算法, 计算机视觉, 应用机器学习, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Data Strategy, Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 商业数学 课程

  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 什么是数据科学?: IBM
  • Generative AI for Growth Marketing: Starweaver
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts: IBM
  • Generative AI for Project Managers: IBM
  • Generative AI for Product Owners: IBM
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI

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