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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 应用数学, Machine Learning 方法, 代数, NumPy, 线性代数, 高等数学, 数据预处理, 机器学习, 降维, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2265 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 人工智能, 自然语言处理, 监督学习, 分类算法, 模型评估, 预测建模, 计算机视觉, 文本挖掘, 功能工程, 应用机器学习, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据预处理, 机器学习, 回归分析, 应用程序开发

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1.4万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    D

    DeepLearning.AI

    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Technical Management, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics, Data Science

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    301 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 预测建模, 交互式数据可视化, 数据展示, 统计分析, Plotly, 统计机器学习, 模型评估, 统计建模, 闪亮(R 套件), 机器学习算法, GitHub, 统计推理, Rmarkdown, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 探索性数据分析, 回归分析, 统计假设检验, 机器学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7186 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    社会调查与研究方法 (下)Methodologies in Social Research (Part 2)

    您将获得的技能: Survey Creation, Interviewing Skills, Statistical Analysis, Research Methodologies, Data Quality, Data Collection, Data Cleansing, Quantitative Research, Research, Qualitative Research, Research Design, Data Mining, Research Reports, Case Studies, Big Data

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型评估, 分类算法, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 随机森林算法, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 无监督学习, 机器学习, 回归分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8652 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    实用机器学习

    您将获得的技能: 数据整理, 模型评估, 预测建模, 监督学习, 分类算法, 随机森林算法, 机器学习算法, 预测分析, 数据预处理, 回归分析, 应用机器学习, R 语言程序设计(中文版), 功能工程, 统计机器学习, 探索性数据分析, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3263 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 预测建模, 预测, 数据预处理, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 深度学习, 张力流, 时间序列分析和预测, 机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    5154 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    NoSQL、大数据和 Spark 基础

    您将获得的技能: Apache Hadoop, 生成式人工智能, 数据库, 模型评估, 监督学习, Apache Cassandra, MongoDB, Apache Spark, 分布式计算, 机器学习算法, 数据管道, PySpark, 应用机器学习, NoSQL, Apache Hive, Kubernetes, 摘录, IBM 云, 大数据, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    813 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Advanced Machine Learning with R: Apply & Predict

    您将获得的技能: Dimensionality Reduction, R Programming, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Text Mining, Classification Algorithms, Artificial Neural Networks, Data Mining, Feature Engineering, Data Preprocessing, Model Evaluation, Exploratory Data Analysis

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Politecnico di Milano

    人工智能:概述

    您将获得的技能: 人工智能, 法律技术, 负责任的人工智能, 个人身份信息, Machine Learning 方法, 监督学习, 云平台, 强化学习, 知识产权, 社会学, 社会影响, 无监督学习, 一般数据保护条例》(GDPR), 机器学习算法, 分类学, AI 赋能, 法律风险, 机器学习, 降维, AI 安全

    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

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    面向非数据科学家的人工智能基础知识

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 数据管理, 模型评估, 自动编码器, 人工智能和机器学习(AI/ML), Algorithm, Machine Learning 方法, AI 产品战略, 改进和优化流程, 大数据, 深度学习, 数据分析, 应用机器学习, 生成对抗网络 (GAN), 机器学习, 人工神经网络

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    939 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

1…141516…103

总之,以下是 10 最受欢迎的 普通数学 课程

  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 社会调查与研究方法 (下)Methodologies in Social Research (Part 2): Peking University
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 实用机器学习: Johns Hopkins University
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM
  • Advanced Machine Learning with R: Apply & Predict: EDUCBA

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