多变量微积分课程可以帮助您学习偏导数、多重积分和向量微积分。您可以培养分析多变量函数、优化多变量函数以及应用格林定理和斯托克斯定理等方面的技能。许多课程都介绍了用于数值分析和可视化的 MATLAB 或 Python 等工具,让您能够将这些概念应用于物理、工程和经济学中的实际问题。

Rice University
您将获得的技能: 软件测试, 组合学, Python 编程, Algorithm, 普通数学, 计算机编程, 应用数学, 算法, 计算思维, 游戏设计, 面向对象编程(OOP), 编程原则, 概率
★ 4.7 (584) · 中级 · 课程 · 1-3 个月

National Taiwan University
您将获得的技能: Probability, Probability Distribution, Probability & Statistics, Statistical Methods, Statistics, Calculus
★ 4.8 (93) · 混合 · 课程 · 1-3 个月

LearnQuest
您将获得的技能: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Model Evaluation, Data Preprocessing, Operations Research, Model Training, NumPy, Demand Planning, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Trend Analysis, Data Visualization, Machine Learning, Data Science, Data Analysis
★ 3.4 (86) · 中级 · 专项课程 · 3-6 个月

National Taiwan University
您将获得的技能: 线性代数, 数学软件, 数学建模, 决策, Algorithm, 资源分配, 微积分, 模型优化, 应用数学, 商业分析, 算法, 运筹学, 数值分析, 计算思维, 计划实施
★ 4.9 (160) · 中级 · 课程 · 1-3 个月

Tecnológico de Monterrey
您将获得的技能: Advanced Mathematics, Calculus, Applied Mathematics, Mathematics Education, Numerical Analysis, Mathematical Modeling, Digital pedagogy, Model Optimization, Algebra, Graphing, Derivatives, Graphical Tools
★ 4.7 (210) · 混合 · 课程 · 1-4 周

Rice University
您将获得的技能: 电磁学, 积分微积分, 扭矩(物理学), 微积分, 工程计算, 解决问题, 物理学, 基本电气系统, 应用数学, 科学可视化, 电气系统, 机械, 电气工程
★ 4.8 (26) · 中级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 预测建模, 时间序列分析和预测, 降维, 统计方法, 统计机器学习, 深度学习, 无监督学习, Model Evaluation, 统计分析, 数据转换, 预测, 统计建模, 模型评估, 数据预处理, 应用机器学习
★ 4.5 (144) · 中级 · 课程 · 1-4 周

Rice University
您将获得的技能: 电磁学, 积分微积分, 物理学, 微积分, 解决问题, 工程计算, 应用数学, 微分方程, 电子产品, 电气系统, 电气工程, 电子元件
★ 4.8 (50) · 中级 · 课程 · 1-4 周

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 统计推理, 数据分析, 预测建模, R 程序设计, 微积分, 线性代数, 统计软件, 统计方法, 逻辑回归, Model Evaluation, 机器学习, 统计分析, 概率与统计, 回归分析, 统计建模, R(软件), 数据伦理, 模型评估, 统计编程, 数据科学, 概率分布
★ 4.2 (23) · 中级 · 课程 · 1-4 周

Emory University
您将获得的技能: 统计可视化, 微积分, 商业, Microsoft Excel, 商业数学, 数据故事, 数据可视化, 普通数学, 代数, 统计方法, 统计分析, 应用数学, 概率与统计, 回归分析, 统计资料, Excel 公式, 描述性统计
★ 4.2 (52) · 初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 递归神经网络 (RNN), 迁移学习, Transfer Learning, 图像分析, 生成模型架构, 人工神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 模型优化, 自动编码器, 微调, 生成式人工智能, 无监督学习, 卷积神经网络, 人工智能, 机器学习, Keras(神经网络库), 强化学习, 计算机视觉, 机器学习方法, 生成式对抗网络(GANs)
★ 4.6 (294) · 中级 · 课程 · 1-3 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 预测建模, 数学建模, R 程序设计, 线性代数, 统计方法, 衍生产品, 普通数学, 统计分析, 回归分析, 应用数学, 数据科学, 统计建模, 统计资料, 数据建模
★ 4.5 (191) · 高级设置 · 课程 · 1-3 个月