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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 微软 Azure, 探索性数据分析, 数据科学, 迁移学习, 分类算法, 卷积神经网络, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), Scikit-learn (机器学习库), 张力流, PyTorch(机器学习库), 回归分析, 无监督学习, 数据分析, 图像分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据可视化, 深度学习, 应用机器学习, 预测建模

    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 Minnesota

    推荐系统

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据收集, 电子表格软件, 决策支持系统, A/B 测试, 机器学习算法, 机器学习, 模型评估, 绩效衡量, 业务指标, AI 个性化服务, 分析, 分类学, 制定基准, 降维, 预测分析, 性能指标, Data Validation, 应用机器学习, 预测建模

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

    您将获得的技能: Tensorflow, Dataflow, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Data Import/Export, Feature Engineering, Real Time Data, Applied Machine Learning, Data Lakes, Apache Spark, Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Model Deployment, Big Data, Data Infrastructure, Data Migration, Unstructured Data, MLOps (Machine Learning Operations), PySpark

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    289 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 分类算法, 模型部署, 数据处理, 迁移学习, 卷积神经网络, 模型评估, Virtual Machine, 数据预处理, 数据伦理, 机器学习, 张力流, 数据管道, 信息隐私, 数据转换, 分布式计算, 图像分析, 机器学习软件, 数据分析, 监督学习

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    601 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:数据与部署

    您将获得的技能: 计算机视觉, 模型部署, 数据处理, 迁移学习, 卷积神经网络, 张力流, 数据预处理, MLOps(机器学习 Operator), 移动开发, 模型评估, 机器学习, 安卓开发, 数据管道, Javascript, Swift 编程, 数据导入/导出, 图像分析, 联合学习, iOS 开发, 摘录

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1472 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 集装箱化, Docker (软件), MLOps(机器学习 Operator), CI/CD, 机器学习, 拉斯特(编程语言), 大数据, 张力流, 无服务器计算, 云计算解决方案, 应用机器学习, 拥抱的脸, PyTorch(机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), Microsoft Copilot, Devops, GitHub

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 数据清理, 分类算法, 决策树学习, 模型评估, 数据预处理, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 随机森林算法, 预测建模, 功能工程, 性能指标, 抽样(统计), 监督学习, 逻辑回归

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

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    U

    University of Washington

    机器学习分类

    您将获得的技能: 概率与统计, 分类算法, 数据预处理, 机器学习算法, 模型评估, 决策树学习, 机器学习, 大数据, Algorithm, 可扩展性, 预测建模, 逻辑回归, 文本挖掘, 自然语言处理, 监督学习, 应用机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    功能工程

    您将获得的技能: 实时数据, 数据处理, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 张力流, 数据管道, 数据建模, 数据预处理, 数据存储, 数据转换, 功能工程, Keras(神经网络库)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    基于样本的学习方法

    您将获得的技能: 机器学习算法, 机器学习, 强化学习, 概率分布, 模拟, Algorithm, 抽样(统计), 人工智能和机器学习(AI/ML)

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

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    亲身体验物联网

    您将获得的技能: Python 程序设计, 云基础设施, 数据科学, 物联网, 局域网, 机器学习, 网络硬件, 基础设施安全, 网络基础设施, 通信系统, Network 交换机, 广域网, 分布式计算, 无线网络, Network Protocol(网络协议, 电信, 通用网络, 网络管理, 网络架构, Network 路由器

    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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    T

    The University of Edinburgh

    分层医疗和精准医疗中的数据科学

    您将获得的技能: 统计建模, Python 程序设计, 数据科学, 数据伦理, 网络分析, 机器学习, 数据整合, 生物信息学, 大数据, 生物医学技术, 图像分析, 自然语言处理, 健康信息学, 精准医疗, 图论

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

1…272829…111

总之,以下是 10 最受欢迎的 工程学 课程

  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 推荐系统: University of Minnesota
  • Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版: Google Cloud
  • Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备: Microsoft
  • TensorFlow:数据与部署: DeepLearning.AI
  • DevOps、DataOps、MLOps: Duke University
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 机器学习分类: University of Washington
  • 功能工程: Google Cloud
  • 基于样本的学习方法: University of Alberta

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