IBM 课程可以帮助您学习数据分析、云计算、人工智能和机器学习。您可以培养使用 Python 编程、利用 SQL 进行数据库管理以及为实际应用实施 AI 模型的技能。许多课程都会介绍用于 AI 开发的 IBM Watson、用于可扩展解决方案的 IBM Cloud 等工具,以及各种数据可视化软件,为利用技术解决复杂问题提供实践经验。
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您将获得的技能: 数据可视化, 模型评估, 关系数据库, Model Evaluation, 数据库设计, Ggplot2, 网络抓取, 数据操作, 探索性数据分析, 数据可视化软件, 统计可视化, 预测建模, 查询语言, 数据分析, Rmarkdown, 统计分析, 数据展示, R(软件), 数据整理, 数据收集, 闪亮(R 套件)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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您将获得的技能: 模型评估, Model Evaluation, 数据转换, 数据可视化, R 程序设计, 模型培训, 相关性分析, 回归分析, R(软件), 统计可视化, 数据分析, 统计方法, 数据操作, 箱形图, 预测建模, 统计分析, 探索性数据分析, 数据整理, 绘图(图形), Tidyverse(R 软件包), 数据科学
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 商业分析, 数据可视化, 统计资料, 数据可视化软件, 回归分析, 预测分析, 统计假设检验, 概率分布, 电子表格软件, 概率与统计, 统计可视化, 描述性统计, 预测建模, 统计分析, 数据展示, 数据分析, 预测, Microsoft Excel, 描述性分析, 统计方法
中级 · 课程 · 1-3 个月

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您将获得的技能: 迁移学习, 模型评估, 深度学习, Model Evaluation, 计算机视觉, 模型培训, 卷积神经网络, 微调, 机器学习方法, 分类算法, 图像质量, 网络架构, Transfer Learning
中级 · 课程 · 1-3 个月

多位教师
您将获得的技能: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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您将获得的技能: 模型优化, Prompt Engineering, 模型培训, 微调, 大型语言建模, 生成模型架构, 生成式人工智能, 及时工程, PyTorch(机器学习库)
中级 · 课程 · 1-4 周

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您将获得的技能: 数据可视化, 演讲, 仪表板创建, 商业智能, 数据可视化软件, 数据操作, Microsoft PowerPoint, 数据清理, 统计可视化, 网络抓取, 数据整理, 探索性数据分析, 数据分析, 商业智能软件, 仪表板, 交互式数据可视化, 数据收集, 数据展示, IBM Cognos 分析系统, Looker (软件)
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 数据可视化, 统计推理, 统计资料, 统计编程, Jupyter, 回归分析, 描述性统计, 数据可视化软件, 统计方法, 概率与统计, 统计假设检验, 相关性分析, 概率分布, 概率, 统计分析, 数据分析, 数据展示, 统计建模, 数据科学, 描述性分析
混合 · 课程 · 1-3 个月

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您将获得的技能: 深度学习, 数据预处理, 回归分析, 机器学习方法, 应用机器学习, 逻辑回归, 张力流, 概率与统计, 数据处理, PyTorch(机器学习库), 预测建模, 机器学习, 监督学习, 统计方法
中级 · 课程 · 1-3 个月

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您将获得的技能: 应用机器学习, 人工神经网络, 回归分析, Python 编程, 预测分析, 预测建模, 无监督学习, Keras(神经网络库), 描述性统计, 机器学习, 机器学习算法, 数据分析, Scikit Learn(机器学习库), 协作软件, 探索性数据分析, 监督学习, 统计分析, 文本挖掘, 数据展示, 技术交流
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Model Deployment, Application Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Unit Testing, Docker (Software), Containerization, Kubernetes, AI Workflows, IBM Cloud, AI Integrations, Model Evaluation, Machine Learning, Business Metrics, Natural Language Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Continuous Monitoring, Data Science, Python Programming, Design Thinking
高级设置 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 写作, 演讲, 解决问题, 公司名称, 专业发展, 投资组合管理, 工作分析, 商业研究, 交流, 专业网络, 面试技巧, 数据科学
初级 · 课程 · 1-4 周