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“科学方法” 的结果

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    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, 大型语言模型, 可扩展性, 自然语言处理, 生成式人工智能, 性能调整, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 应用机器学习, 负责任的人工智能, Prompt Engineering, 强化学习

    4.8
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Peking University

    C++程序设计

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), C++ (Programming Language), C (Programming Language), File Management, Maintainability, Software Design, Data Structures, Algorithms, Scalability

    4.7
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向数据分析师的生成式人工智能

    您将获得的技能: Python 程序设计, 交互式数据可视化, 数据叙事, 统计分析, 数据伦理, 分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 仪表板, ChatGPT, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, Query 语言, 数据可视化软件, 机器学习, 数据分析, 提示模式, OpenAI

    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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    Johns Hopkins University

    数据科学

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

    4.5
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 数据科学, 数据综合, 数据伦理, 预测建模, 自然语言处理, 探索性数据分析, ChatGPT, 人工智能和机器学习(AI/ML), 功能工程, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 数据可视化软件, 机器学习, 数据分析, 负责任的人工智能, 提示模式

    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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    I

    IBM

    面向网络安全专业人员的 IBM 生成式 AI

    您将获得的技能: 威胁建模, 人工智能, 网络安全, 恶意软件保护, 网络威胁情报, ChatGPT, 人工智能和机器学习(AI/ML), 漏洞管理, 事件响应, 负责任的人工智能, 威胁检测, 生成式人工智能, 事件管理, 入侵检测和防御, 机器学习, Prompt Engineering, 提示模式, 安全信息与事件管理(SIEM), 异常检测

    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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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

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

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    Generative AI for Program Managers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, Responsible AI, Program Management, Risk Management, Stakeholder Engagement, Project Management Institute (PMI) Methodology, Stakeholder Analysis, Strategic Decision-Making, Business Risk Management, Stakeholder Management, Strategic Planning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Governance, Machine Learning

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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Human Resources (HR) Professionals

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, Responsible AI, HR Tech, Human Resources Management and Planning, Human Resources, Workforce Planning, Human Resource Strategy, Data Ethics, LLM Application, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data-Driven Decision-Making, Employee Engagement, Recruitment, Machine Learning, Performance Appraisal, Employee Onboarding

    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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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 决策树学习, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 预测建模, 监督学习, 降维, 机器学习, 应用机器学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程

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

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    Peking University

    Java程序设计

    您将获得的技能: Java Programming, Maintainability, Software Design Patterns, Code Review, Computer Programming, Program Development, Software Design, Object Oriented Programming (OOP), JUnit, Object Oriented Design, C and C++, UI Components, Programming Principles, Web Applications, Data Structures, Debugging, Event-Driven Programming, Software Development Tools, Application Development, File Management

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Presentation, Data Visualization Software, Feature Engineering, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Data Analysis, Tableau Software, Data Science, Statistical Analysis, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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生物信息学: 导论与方法
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  • C++程序设计: Peking University
  • 面向数据分析师的生成式人工智能: IBM
  • 数据科学: Johns Hopkins University
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • 面向网络安全专业人员的 IBM 生成式 AI: IBM
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • Generative AI for Program Managers: IBM
  • Generative AI for Human Resources (HR) Professionals: IBM
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM

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