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  • Statistical Classification

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    G

    Google

    Google Prompting Essentials

    您将获得的技能: Data Visualization, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Data Presentation, Prompt Patterns, AI Enablement, AI Personalization, Generative AI, Email Automation, LLM Application, Data Analysis, Artificial Intelligence, Complex Problem Solving, Ideation, Business Correspondence, Report Writing, Solution Design, Critical Thinking, Document Management, Machine Learning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 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, 数据科学, 负责任的人工智能, Prompt Engineering, 数据预处理, 数据伦理, 机器学习, 数据综合, 数据分析, 生成式人工智能, 预测建模, 功能工程, AI 赋能, 原型设计, 提示模式, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 工作流程, 数据可视化, ChatGPT

    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

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 异常检测, 无监督学习, 数据伦理, 机器学习, 降维, 人工神经网络, Algorithm, 强化学习, 监督学习, 人工智能, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Design for Impact: A Guide to Product Experimentation

    您将获得的技能: User Experience, User Experience Design, UI/UX Research, Usability Testing, User Research, UI/UX Strategy, A/B Testing, Design Research, Prioritization, Data Literacy, Usability, Product Improvement, Process Design, Business Priorities, Kanban Principles, Product Testing, Business Research, Creative Design, Statistical Hypothesis Testing, Business Strategy

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 数字化转型, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 机器学习, 数据分析, 大数据, 云计算, 数据挖掘, 人工智能, 数据扫盲, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    开发数据产品

    您将获得的技能: R 语言程序设计(中文版), Plotly, 交互式数据可视化, 数据映射, 闪亮(R 套件), 数据可视化软件, 网络应用, 数据展示, 软件文档, 统计报告, Rmarkdown, 软件包和软件管理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Red Hat

    Python Programming with Red Hat

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), JSON, Python Programming, Debugging, Data Structures, Red Hat Enterprise Linux, Computer Programming, Statistical Programming, Web Development, Scripting, Scripting Languages, Development Environment, Text Mining, Software Installation

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Mindware:信息时代的批判性思维

    您将获得的技能: 决策, 统计推理, 相关性分析, 批判性思维, 研究设计, 行为经济学, 分析技能, 实验, 概率, 适应, 数据分析, 回归分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Product Owners

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Product Strategy, Prompt Patterns, ChatGPT, Responsible AI, Generative AI, Google Gemini, Product Management, AI Enablement, Artificial Intelligence, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, Deep Learning, Machine Learning, Stakeholder Engagement, Context Management, Decision Making

    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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    U

    University of Michigan

    用 Python 进行应用绘图、制图和数据表示

    您将获得的技能: Python 程序设计, 可视化(计算机制图), Matplotlib, 制图, 统计可视化, 科学可视化, Pandas(Python 软件包), 交互式数据可视化, 数据展示, 数据操作, 散点图, 数据可视化, NumPy, 数据可视化软件, 柱状图

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    运动表现分析

    您将获得的技能: 统计建模, 运动医学, Python 程序设计, 数据清理, Matplotlib, 预防伤害, 预测, 相关性分析, Scikit-learn (机器学习库), 数据处理, 分析, 数据预处理, 统计分析, 监督学习, 应用机器学习, 回归分析, 数据分析, 运动训练, 逻辑回归, 预测建模

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    商业分析

    您将获得的技能: 分类算法, 数据收集, 商业分析, 数据管理, 数据叙事, 营销分析, 信息图表, Data Governance, 机器学习, AI 个性化服务, 数据分析, 分析, 内部控制, Power BI, 数据质量, 数据扫盲, 数据可视化, 会计, 数据可视化软件

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…232425…208

总之,以下是 10 最受欢迎的 statistical classification 课程

  • Google Prompting Essentials: Google
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • Design for Impact: A Guide to Product Experimentation: Packt
  • 什么是数据科学?: IBM
  • 开发数据产品: Johns Hopkins University
  • Python Programming with Red Hat: Red Hat
  • Mindware:信息时代的批判性思维: University of Michigan
  • Generative AI for Product Owners: IBM
  • 用 Python 进行应用绘图、制图和数据表示: University of Michigan

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