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应用统计学课程

应用统计学课程可以帮助您学习数据分析、假设检验、回归技术和实验设计。您可以掌握解释 Data Set、进行预测和有效交流统计结果的技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具支持执行统计分析和数据可视化。


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    S

    Starweaver

    Threat Hunting Techniques

    您将获得的技能: Cyber Threat Hunting, Splunk, Threat Detection, Jupyter, Anomaly Detection, Threat Management, Cybersecurity, Data Analysis, Data Science, Applied Machine Learning, Security Information and Event Management (SIEM), Pandas (Python Package), Interactive Data Visualization, Data Cleansing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Automation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数学建模, 应用数学, 线性代数, Machine Learning 方法, NumPy, 代数, 机器学习, 数据操作, 数据预处理, 高等数学, 降维

    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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    I

    IBM

    Generative AI for Mobile App Developers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Large Language Modeling, Responsible AI, AI Personalization, Mobile Development, AI Security, Anthropic Claude, Artificial Intelligence, Software Development Tools, Software Testing, Apple iOS, AI Product Strategy, Test Automation, Software Development, DevSecOps, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统

    您将获得的技能: Algorithm, 信息架构, 电子表格软件, 计算机编程, 微软Excel, 机器学习, 分类学, 预测分析, Java 编程, 角色开发, 描述性统计, 文本挖掘

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    实验设计

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计建模, 数学建模, 设计策略, 实验, 统计分析, 样本量的确定, 数据转换, 研究设计, 抽样(统计), 统计假设检验, Variance 分析, 数据分析软件, 回归分析, 统计方法, 描述性统计, 数据分析, 概率分布, 分析, 模型评估

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Irvine

    项目管理原则与实践

    您将获得的技能: 风险分析, 项目管理, 估算, 同行评审, 项目绩效, 项目时间表, 工作分解结构, 传播规划, 制定计划, 风险管理, 规划, 预算, 项目规划, 时间表, 项目风险管理, 成本估算, 变更控制, 项目实施, 里程碑(项目管理), 质量管理

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

  • D

    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 数据管道, 持续部署, 模型部署, Data Validation, 数据质量, 持续监测, 机器学习, 功能工程, 模型评估, 数据预处理, 应用机器学习, 云部署, MLOps(机器学习 Operator), 调试

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3343 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: Apache Spark, 数据科学, Machine Learning 方法, PySpark, 数据处理, 大数据, 机器学习算法, 分布式计算, 机器学习, 数据预处理, 模型评估, 数据存储技术, 应用机器学习, 数据存储, 统计方法, 描述性统计

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 数据清理, 探索性数据分析, 数据访问, 无监督学习, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 统计推理, 机器学习算法, 机器学习, 统计假设检验, 数据预处理, 预测建模, 应用机器学习, 功能工程, 回归分析, 统计方法, 数据分析, 监督学习, 模型评估, 降维

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

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    University of Virginia

    数字产品管理

    您将获得的技能: 新产品开发, 商业分析, 持续交付, 团队建设, 团队管理, 客户分析, 产品管理, 分析, Devops, 产品测试, 设计思维, 创新, 可用性测试, 团队绩效管理, Agile 方法论, 敏捷项目管理, 敏捷产品开发, 团队领导, 敏捷软件开发, 用户故事

    4.7
    评分, 4.7 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 Michigan

    Mindware:信息时代的批判性思维

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

    Packt

    Mathematical Foundations and Quantum Mechanics Essentials

    您将获得的技能: Probability, Linear Algebra, Probability & Statistics, Statistics, Mathematical Theory & Analysis, Computational Logic, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Computer Science, Algebra, Physics

    4.4
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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statistics and applied data analysis
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  • Threat Hunting Techniques: Starweaver
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • Generative AI for Mobile App Developers: IBM
  • 推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统: University of Minnesota
  • 实验设计: Arizona State University
  • 项目管理原则与实践: University of California, Irvine
  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 数字产品管理: University of Virginia

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