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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。


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    W

    Whizlabs

    NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Plot (Graphics), Data Visualization, Large Language Modeling, Text Mining, Retrieval-Augmented Generation, Data Visualization Software, Data Analysis, Natural Language Processing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 探索性数据分析, Prompt Engineering, 数据伦理, 机器学习, 数据综合, 数据预处理, 生成式人工智能, 数据分析, ChatGPT, 深度学习, AI 赋能, 功能工程, 提示模式, 数据科学, 原型设计, 负责任的人工智能, 数据可视化, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 工作流程

    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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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 数据伦理, 数据预处理, 机器学习, NumPy, Scikit-learn (机器学习库), 强化学习, 随机森林算法, 迁移学习, 分类算法, 无监督学习, Jupyter, 应用机器学习, 人工智能, 决策树学习, 监督学习, 模型评估, 深度学习, 功能工程, 张力流, 预测建模

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

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    V

    Vanderbilt University

    面向工程师和科学家的 MATLAB 编程

    您将获得的技能: Algorithm, 数据处理, 面向对象编程(OOP), 数学软件, 散点图, 文件输入/输出, Matlab, ChatGPT, Prompt Engineering, 数据分析, AI 个性化服务, 用户界面(UI), 计算机编程, 应用机器学习, 图像分析, 数字信号处理, 数据可视化软件, 编程原则, 柱状图, 预测建模

    4.8
    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 at Buffalo

    能源:企业

    您将获得的技能: 减缓气候变化, 环境科学, 创新, 新兴技术, 可持续发展, 市场动态, 能源与公用事业, 电力系统, 运行效率, 可持续技术, 劳动力发展, 环境与资源管理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1103 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D
    U

    多位教师

    面向对象 Java 程序设计

    您将获得的技能: Algorithm, 软件设计, 密码学, 单元测试, 面向对象编程(OOP), 交互式数据可视化, 面向对象设计, 文件输入/输出, Java 编程, 数据结构, Java, 数据分析, 计算机编程, 用户界面(UI), JUnit, 解决问题, 软件工程, 调试, 性能调整, 事件驱动编程

    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

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    U

    University of California, Davis

    学习数据科学的 SQL 基础知识

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据管道, 数据质量, Data Governance, 数据湖, JSON, 同行评审, SQL, 数据分析, 数据管理, Apache Spark, 统计分析, 解决复杂问题, 描述性统计, 性能指标, 数据叙事, 分布式计算, 数据可视化, 数据建模, 演讲

    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

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    G

    Google Cloud

    Google Cloud Database Engineer

    您将获得的技能: Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Application Deployment, Prompt Engineering, Kubernetes, Containerization, Database Architecture and Administration, MySQL, Cloud Computing Architecture, Dataflow, PostgreSQL, Identity and Access Management, Cloud Deployment, Data Migration, Cloud Management, Cloud Security, Cloud Applications, Operational Databases, Database Design, Database Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    面向网络安全专业人员的 IBM 生成式 AI

    您将获得的技能: 网络安全, Prompt Engineering, 恶意软件保护, 安全信息与事件管理(SIEM), ChatGPT, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 事件响应, 网络威胁情报, 深度学习, 人工智能, 威胁建模, 威胁检测, 漏洞管理, 提示模式, AI 安全, 事件管理, 异常检测, 原型设计, AI 工作流程

    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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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: Python 程序设计, 逻辑回归, 机器学习, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 回归分析, NumPy, 分类算法, 无监督学习, Jupyter, 人工智能, 模型评估, 功能工程, 预测建模

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    3.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向数据分析师的生成式人工智能

    您将获得的技能: Python 程序设计, 仪表板, 数据伦理, 交互式数据可视化, ChatGPT, Prompt Engineering, Prompt 工程工具, 分析, 数据分析, 生成式人工智能, 统计分析, 数据叙事, 提示模式, 数据可视化软件, 深度学习, OpenAI, 负责任的人工智能, 原型设计, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 工作流程

    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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    I

    IBM

    Generative AI for Project Managers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, Google Gemini, Project Management, LLM Application, AI Enablement, Project Management Life Cycle, Case Studies, Team Oriented, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Project Documentation, AI Workflows, Deep Learning, Risk Management, Machine Learning

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

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 engineering 课程

  • NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis: Whizlabs
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 面向工程师和科学家的 MATLAB 编程: Vanderbilt University
  • 能源:企业: University at Buffalo
  • 面向对象 Java 程序设计: Duke University
  • 学习数据科学的 SQL 基础知识: University of California, Davis
  • Google Cloud Database Engineer: Google Cloud
  • 面向网络安全专业人员的 IBM 生成式 AI: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI

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