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大数据分析课程

Big Data Analytics 课程可以帮助您学习数据挖掘、统计分析、数据可视化和预测建模。您可以掌握解释复杂数据集、做出数据驱动决策和有效沟通见解的技能。许多课程都会介绍 Apache Hadoop、Spark 和 Tableau 等工具,这些工具支持处理大型数据集和可视化趋势,让您能够在各种业务环境中应用自己的解析技能。


热门 Big Data Analytics 课程与认证


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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 分类算法, 机器学习, 预测, 数据预处理, 嵌入, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 计算机视觉, 自然语言处理, 模型评估, 迁移学习, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 预测建模, 图像分析, 张力流, Keras(神经网络库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    V

    Vanderbilt University

    Generative AI Automation

    您将获得的技能: Prompt Engineering, ChatGPT, Prompt Patterns, Ideation, Verification And Validation, Data Presentation, LLM Application, Productivity, OpenAI, Generative AI, Document Management, Expense Reports, Responsible AI, AI Enablement, Image Analysis, Creativity, Large Language Modeling, Expense Management, Organizational Skills, Artificial Intelligence

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    8657 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    F

    Fractal Analytics

    使用生成式人工智能编码

    您将获得的技能: Python 程序设计, Prompt Engineering, 调试, 批判性思维, 面向对象编程(OOP), 大型语言模型, 生成式人工智能, 计算机编程, 生成模型架构, 语义网, 人工神经网络

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    20 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 管理式医疗, 临床研究, 非结构化数据, 数据伦理, 卫生系统, 药品, 机器学习, 临床数据管理, 临床研究伦理, 模型评估, 医疗保健, 人工智能, 医疗保健行业知识, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 数据挖掘, 功能工程, 负责任的人工智能, 健康信息学, 模型部署

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2432 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    P

    Packt

    Excel Functions and Formulas

    您将获得的技能: Excel Formulas, Microsoft Excel, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Statistical Analysis, Data Manipulation, Descriptive Statistics, Data Analysis, Data Cleansing, Data Presentation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能基础

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI 产品战略, 数据伦理, 原型设计, 大型语言模型, 拥抱的脸, 生成式人工智能, 法律风险, AI 赋能, ChatGPT, 商业道德, 生成模型架构, 领导与管理, 战略领导力, 业务领导, IBM 云, OpenAI, 模型部署, 负责任的人工智能, 提示模式

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Visualize and Alert AI Performance KPIs

    您将获得的技能: Data Storytelling, Dashboard, Data Visualization, Key Performance Indicators (KPIs), System Monitoring, Performance Analysis, Data Visualization Software, Business Intelligence, Performance Metric, Continuous Monitoring, Budget Management, Cost Management, Decision Making

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 数据预处理, 验证和确认, 模型评估, 深度学习, Machine Learning 方法, 张力流, 性能调整, 人工神经网络

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    6.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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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, 机器学习, 分类算法, 回归分析, 模型评估, 决策树学习, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 随机森林算法, 人工神经网络

    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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    Packt

    Excel Essentials

    您将获得的技能: Microsoft Excel, Spreadsheet Software, Data Visualization, Data Analysis Software, Productivity Software, Data Security, Data Validation, Data Management, Workflow Management

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用社交网络分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 图论, Algorithm, 数据分析, Matplotlib, Pandas(Python 软件包), 预测分析, 社交网络分析, 分析, 网络分析, 数据导入/导出, 无监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2717 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    产品经理的机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 逻辑回归, 计算机视觉, Algorithm, 自然语言处理, 卷积神经网络, 回归分析, 模型评估, 预测分析, 深度学习, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, 决策树学习, 随机森林算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 big data analytics 课程

  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • Generative AI Automation: Vanderbilt University
  • 使用生成式人工智能编码: Fractal Analytics
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • Excel Functions and Formulas: Packt
  • 生成式人工智能基础: IBM
  • Visualize and Alert AI Performance KPIs: Coursera
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Excel Essentials: Packt

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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