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食品科学课程

食品科学课程可以帮助您了解食品安全、营养、感官评估和食品加工技术。您可以掌握配方制定、质量控制和了解食品化学方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如分析口味测试的统计软件、测试食品特性的实验室设备以及预测保质期的食品建模软件,让您在实际的食品生产和创新中应用这些技能。


热门食品科学课程和认证


  • 状态:免费试用
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    U

    University of California, Irvine

    Raspberry Pi 平台和针对 Raspberry Pi 的 Python 编程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 集成开发环境, 计算机编程, Linux, UI 组件, 物联网, 嵌入式系统, 开发环境, 计算机硬件, 文件系统, 操作系统, Operating System 管理, 操作系统流程管理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2770 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Support Vector Machines in Python, From Start to Finish

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Tensorflow, Classification Algorithms, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Python Programming, Feature Engineering, Data Preprocessing, Data Science, Machine Learning, Model Evaluation, Data Manipulation, Data Visualization

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    E

    EDUCBA

    Embedded Systems using C

    您将获得的技能: C (Programming Language), Embedded Systems, Embedded Software, Debugging, System Programming, Hardware Architecture, Microarchitecture, Computer Architecture, Data Structures, Peripheral Devices

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    119 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    B

    Board Infinity

    数据结构与 Java 后端

    您将获得的技能: 弹簧框架, 依赖性分析, Java 编程, Spring Boot, 还原式 API, Authentication, 授权(计算), 微服务, 面向对象编程(OOP), 数据结构, 模型-视图-控制器, Java, Algorithm

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    U

    University of Alberta

    天文 101:黑洞

    您将获得的技能: 科学可视化, 科学方法, 叙事, 科学与研究, 模拟, 物理学, 测量系统, 一般科学与研究

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1179 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    M

    Meta

    React Native

    您将获得的技能: 前端网络开发, UI 组件, 安卓开发, 应用程序开发, 用户界面(UI), React.js, 移动开发工具, React Native, 跨平台开发, 移动开发, iOS 开发

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    390 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California, Davis

    使用 Tableau 创建仪表盘和讲故事

    您将获得的技能: 仪表板, 数据可视化软件, 数据清理, 数据预处理, 数据操作, 数据叙事, Tableau 软件, 数据质量, 故事板, 利益相关者管理, 需求分析, 数据可视化, 利益相关者分析, 数据展示

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1052 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
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    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Preprocessing, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Wrangling, Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Computational Logic, Data Structures

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    核磁共振成像原理 1

    您将获得的技能: 统计建模, 数据预处理, 统计推理, 统计分析, 研究设计, 医学影像, 实验, 磁共振成像, 图像分析, 神经学, 统计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    849 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    Imperial College London

    开始使用 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 计算机视觉, 数据预处理, 张力流, 深度学习, 模型评估, 卷积神经网络, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 迁移学习, 图像分析, 监督学习, 模型部署

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

  • U

    University of California San Diego

    藻类简介

    您将获得的技能: 工艺工程, 实验室测试, 生物学, 环境科学, 生物化学, 药品, 可持续设计, 环境与资源管理, 生物技术, 制造和生产, 微生物学, 餐饮, 化学工程, 分类学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1246 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Alberta

    面向服务的架构

    您将获得的技能: 面向服务的架构, 网络开发, API 设计, 简单对象访问协议(SOAP), 安卓开发, JSON, 微服务, 还原式 API, 网络服务, 软件架构, 网络应用

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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1…169170171…794

总之,以下是 10 最受欢迎的 food science 课程

  • Raspberry Pi 平台和针对 Raspberry Pi 的 Python 编程: University of California, Irvine
  • Support Vector Machines in Python, From Start to Finish: Coursera
  • Embedded Systems using C: EDUCBA
  • 数据结构与 Java 后端: Board Infinity
  • 天文 101:黑洞: University of Alberta
  • React Native: Meta
  • 使用 Tableau 创建仪表盘和讲故事: University of California, Davis
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • 核磁共振成像原理 1: Johns Hopkins University
  • 开始使用 TensorFlow 2: Imperial College London

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