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    U

    University of Amsterdam

    定量方法

    您将获得的技能: 实验, 调查, 研究, 研究设计, 科学方法, 抽样(统计), 道德标准与行为, 研究方法, 社会科学, 科学与研究, 定量研究

    4.7
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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    工程师数值方法

    您将获得的技能: 应用数学, 估算, 数学软件, Algorithm, 数值分析, 线性代数, 计算思维, 微分方程, 模拟, 脚本, 工程计算, 绘图(图形), 工程分析, 微积分, 科学可视化, 数学建模, 模拟和模拟软件, 积分微积分, 编程原则, Matlab

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    G

    Google Cloud

    谷歌云上的人工智能和机器学习简介

    您将获得的技能: 张力流, Google 云端平台, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 机器学习, 人工智能, 云基础设施, 监督学习, AI 工作流程, 模型部署, 大数据, MLOps(机器学习 Operator)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Amsterdam

    定性研究方法

    您将获得的技能: 调查, 研究设计, 数据收集, 道德标准与行为, 研究, 撰写报告, 科学与研究, 定性研究, 面试技巧, 研究方法, 社会科学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of London

    了解研究方法

    您将获得的技能: 写作, 调查, 研究设计, 数据收集, 社会影响, 研究, 道德标准与行为, 社会科学, 定性研究, 时间表, 研究方法

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

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    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 监督学习, 卷积神经网络, 人工神经网络, 机器学习, 自然语言处理, 张力流, 嵌入, 调试, PyTorch(机器学习库), 迁移学习, 应用机器学习, 深度学习, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 拥抱的脸, 性能调整, 图像分析, 递归神经网络 (RNN)

    攻读学位

    4.8
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Bioinformatics Methods for Transcriptomics

    您将获得的技能: Bioinformatics, Molecular Biology, Data Visualization Software, Statistical Analysis, Command-Line Interface, Linux

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDHEC Business School

    使用 Python 和机器学习进行投资管理

    您将获得的技能: 风险管理, 社交网络分析, 投资组合风险, 网络分析, Machine Learning 方法, 非结构化数据, 机器学习, 应用机器学习, 网页抓取, 预测建模, 资产管理, 投资管理, 投资组合管理, 数据可视化软件, 投资, 金融市场, 金融报表, 文本挖掘, 投资回报, 金融建模

    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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    D

    Duke University

    初创企业估值方法

    您将获得的技能: 商业估值, Excel 公式, 风险分析, 创业融资, 金融, 现金流量, 私募股权投资, 投资, 证券(金融), 金融建模, 创业

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Erasmus University Rotterdam

    计量经济学:方法与应用

    您将获得的技能: 统计分析, 逻辑回归, 线性代数, 模型评估, 时间序列分析和预测, 统计, 回归分析, 概率, 数据分析, 计量经济学, 案例研究, 同行评审, 预测, 分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 卷积神经网络, Machine Learning 方法, 模型评估, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 机器学习, 迁移学习, 生成式人工智能, 深度学习, 强化学习, 计算机视觉, 自动编码器, 降维, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Pearson

    Learning Deep Learning

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts

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advanced methods in machine learning applications
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总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning methods 课程

  • 定量方法: University of Amsterdam
  • 工程师数值方法: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 谷歌云上的人工智能和机器学习简介: Google Cloud
  • 定性研究方法: University of Amsterdam
  • 了解研究方法: University of London
  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • Bioinformatics Methods for Transcriptomics: Johns Hopkins University
  • 使用 Python 和机器学习进行投资管理: EDHEC Business School
  • 初创企业估值方法: Duke University
  • 计量经济学:方法与应用: Erasmus University Rotterdam

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