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代数课程

代数课程可以帮助您学习解方程、处理不等式、理解函数及其图形。您还可以培养处理代数表达式、分解多项式以及将代数概念应用于实际问题的技能。许多课程都会介绍一些工具,如图形计算器和函数 Visualization 软件,这些工具可以提高您分析数据和建立关系模型的能力。


热门代数课程和认证


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    L

    L&T EduTech

    Chip based VLSI design for Industrial Applications

    您将获得的技能: Field-Programmable Gate Array (FPGA), Electronic Systems, Hardware Design, Application Specific Integrated Circuits, Electronics Engineering, Serial Peripheral Interface, Computational Logic, Electrical Engineering, Computer Architecture, Schematic Diagrams, Semiconductors, Electronic Hardware, Electronic Components, Internet Of Things, Embedded Systems, Electronics, Theoretical Computer Science, Diagram Design, Programmable Logic Controllers, Computer Engineering

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

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 分类算法, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 数据预处理, 模型评估, 随机森林算法, 性能指标, 机器学习, 逻辑回归, 抽样(统计), 预测建模, 数据清理, 功能工程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: 数学建模, 工程分析, 面向对象编程(OOP), 数值分析, 有限元方法, C++(编程语言), 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    R

    Rice University

    Physics of Light and Materials

    您将获得的技能: Physics, electromagnetics, Materials science, Mechanics, Physical Science, Vibrations, Trigonometry, Mathematical Modeling, Advanced Mathematics, Linear Algebra, Engineering Analysis, Differential Equations, Applied Mathematics, Problem Solving

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 计算机编程, 通信系统, 电气与计算机工程, 数值分析, 工程分析, 数字信号处理, 实时数据, 电信, 数字通信, 电子产品, 数据映射

    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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    U

    University of California, Davis

    设定期望和评估绩效问题

    您将获得的技能: 问责制, 建设性反馈, 设定目标, 员工辅导, 期望管理, 绩效管理, 性能分析, 团队管理, 管理培训与发展, 培训, 提高绩效, 绩效考核, 关键绩效指标 (KPI), 差距分析

    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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    R

    Rice University

    算法思维(第一部分)

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据结构, 网络分析, 计算机编程, 数据分析, Algorithm, 图论, 计划发展, 分析, 计算思维, 编程原则, 理论计算机科学

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

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: Python 程序设计, 分类算法, 决策树学习, 数据处理, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 回归分析, 业务解决方案, 监督学习, 模型评估, 性能分析, 机器学习算法, 工艺优化, 功能工程, 机器学习, 应用机器学习, Jupyter

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

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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Cleansing, Data Quality, Business Priorities, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 4:应用

    您将获得的技能: 通信系统, Algorithm, 电气与计算机工程, 嵌入式系统, 电气工程, 数字通信, 电信, 数字信号处理, 电子产品, 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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    U

    University of Colorado System

    经典密码系统与核心概念

    您将获得的技能: 密码学, 公钥加密标准(PKCS), 暴力攻击, 网络安全, Encryption, 数据完整性

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    L&T EduTech

    Fundamentals of Digital Design for VLSI Chip Design

    您将获得的技能: Field-Programmable Gate Array (FPGA), Application Specific Integrated Circuits, Computational Logic, Computer Architecture, Hardware Design, Electronics Engineering, Electronics, Theoretical Computer Science, Programmable Logic Controllers, Electronic Systems, Semiconductors, Data Storage, Data Storage Technologies

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • Chip based VLSI design for Industrial Applications: L&T EduTech
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan
  • Physics of Light and Materials: Rice University
  • 数字信号处理 2:滤波: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 设定期望和评估绩效问题: University of California, Davis
  • 算法思维(第一部分): Rice University
  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion: IBM
  • 数字信号处理 4:应用: École Polytechnique Fédérale de Lausanne

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
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