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工程学课程

工程学课程可以帮助你学习设计原理、项目管理、系统分析和解决问题的技巧。您可以掌握技术制图、材料选择和原型设计方面的技能,同时了解监管标准和可持续发展实践。许多课程都会介绍一些工具,如用于设计的 CAD 软件、用于测试的模拟程序以及用于简化工作流程的项目管理平台。


热门工程学课程和认证


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    The Hong Kong University of Science and Technology

    室内空气质量简介

    您将获得的技能: 安全标准, 热管理, 预防污染, 实验室测试, 机械通风, 公共卫生与疾病预防, 传染病, 清洁, 环境工程, 呼吸护理, 环境监测, 暖通空调, 职业健康

    4.7
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Rice University

    力学入门

    您将获得的技能: 微积分, 机械, 数学建模, 解决问题, 几何学, 工程分析, 扭矩(物理学), 物理学, 物理科学, 应用数学, 机械工程, 工程计算, 代数, 三角法

    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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    C

    Coursera

    AI-Powered Business Analysis: Excel, KPIs & GenAI

    您将获得的技能: Excel Macros, Key Performance Indicators (KPIs), Prompt Engineering, Data Storytelling, Performance Measurement, Regression Analysis, Business Metrics, Continuous Improvement Process, Performance Analysis, Business Process Improvement, Performance Improvement, Statistical Hypothesis Testing, Responsible AI, ChatGPT, Microsoft Excel, Generative AI, Data Visualization, Business Analysis, Statistical Analysis, Business Intelligence

    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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    U

    University of Maryland, College Park

    产品管理基础

    您将获得的技能: 用户体验, 产品战略, 商业化, 创新, 营销, 产品管理, 团队管理, 利益相关者管理, 客户洞察, 市场机遇, 需求管理, Agile 方法论, 管理团队, 产品生命周期管理, 产品开发, 团队领导

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

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    L

    LearnQuest

    春季 - 生态系统和核心

    您将获得的技能: 依赖性分析, 配置管理, 情境管理, Java, 弹簧框架, JUnit, 企业应用管理, 集成测试, 可扩展标记语言(XML), 软件设计模式, 单元测试

    3.8
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    Instituto Tecnológico de Aeronáutica

    TDD – Desenvolvimento de Software Guiado por Testes

    您将获得的技能: Test Driven Development (TDD), Unit Testing, JUnit, Test Automation, Software Testing, Testability, Maintainability, Software Design, Software Development, White-Box Testing, Object Oriented Programming (OOP), Software Quality (SQA/SQC), Programming Principles

    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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    S

    Saïd Business School, University of Oxford

    AI Foundations for Business Professionals

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Responsible AI, OpenAI, Artificial Neural Networks, AI Security, Data Ethics, Governance, Artificial Intelligence, ChatGPT, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Compliance Management, AI Product Strategy, Business Ethics, Risk Management, Machine Learning, Project Management

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Minnesota

    统计分子热力学

    您将获得的技能: 数学建模, 化学, 物理学, 工程计算

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    使用数据流的无服务器数据处理:基础

    您将获得的技能: 集装箱化, 数据基础设施, 身份和访问管理, 数据存储技术, 数据处理, 数据流, 互操作性, 云计算, 数据管道, 无服务器计算, 云安全

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    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 R 进行数据分析

    您将获得的技能: 统计建模, 数据分析, 数据清理, 模型评估, 数据操作, 数据预处理, 探索性数据分析, 功能工程, R 语言程序设计(中文版), 预测, 数据可视化, 预测分析, 统计分析, 回归分析, 数据科学, 数据整理

    4.7
    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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    M

    Meta

    数据库工程师毕业设计

    您将获得的技能: SQL, Git(版本控制系统), 数据建模, MySQL, 数据可视化软件, 项目管理, 事务处理, 数据库设计, 版本控制, 应用程序开发, 存储过程, 数据库应用, Django (网络框架), MySQL 工作台, Tableau 软件, 数据库, 数据库开发

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    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • G

    Google Cloud

    Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 日本語版

    您将获得的技能: Data Sharing, Extract, Transform, Load, Cloud Storage, Google Cloud Platform, Data Migration, Data Pipelines, Big Data, Data Infrastructure, Data Warehousing, Data Storage, Data Processing, Data Management, Metadata Management, Automation

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 engineering 课程

  • 室内空气质量简介: The Hong Kong University of Science and Technology
  • 力学入门: Rice University
  • AI-Powered Business Analysis: Excel, KPIs & GenAI: Coursera
  • 产品管理基础: University of Maryland, College Park
  • 春季 - 生态系统和核心: LearnQuest
  • TDD – Desenvolvimento de Software Guiado por Testes: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
  • AI Foundations for Business Professionals: Saïd Business School, University of Oxford
  • 统计分子热力学: University of Minnesota
  • 使用数据流的无服务器数据处理:基础: Google Cloud
  • 使用 R 进行数据分析: IBM

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