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营养科学课程

营养科学课程可以帮助您了解宏量营养素、微量营养素、膳食指南以及食物对健康的影响。您可以培养分析营养数据、制定膳食计划和了解食品标签的技能。许多课程都会介绍膳食分析软件和营养评估方法等工具,帮助您将所学知识应用于实际环境中,无论是临床营养、公共卫生还是个人健康。


热门营养科学课程和认证


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    U

    University of Amsterdam

    基本统计数据

    您将获得的技能: 统计, 定量研究, 科学方法, 统计假设检验, 数据分析软件

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4636 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    云计算概念,第 1 部分

    您将获得的技能: Apache Hadoop, C++(编程语言), 数据存储技术, 理论计算机科学, Network Protocol(网络协议, Apache Cassandra, NoSQL, 可扩展性, Algorithm, 系统设计, 云计算, 分布式计算, 数据库理论

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1072 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    C++ 中面向对象的数据结构

    您将获得的技能: C++(编程语言), 面向对象设计, 计算机编程, 工程软件, 调试, 开发环境, 面向对象编程(OOP), 计划发展, 数据结构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3036 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    掌握 R 语言的软件开发

    您将获得的技能: 软件文档, 数据可视化软件, 技术文档, 单元测试, 调试, Open Source 技术, Ggplot2, 网页抓取, 传单(软件), 数据操作, 数据清理, 交互式数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 数据预处理, 面向对象编程(OOP), Tidyverse(R 软件包), 数据地图, 软件包和软件管理, 可视化(计算机制图)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    1484 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Meta

    使用 JavaScript 编程

    您将获得的技能: Javascript, 前端网络开发, 计算机编程, JSON, 功能设计, 单元测试, Node.JS, 调试, 网络开发工具, Jest(JavaScript 测试框架), 面向对象编程(OOP), 网络应用, 计划发展, 软件包和软件管理, 数据结构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    4896 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Georgia Institute of Technology

    材料数据科学与信息学

    您将获得的技能: 统计, 材料科学, 结构分析, 大数据, 数据驱动的决策制定, 系统设计, 信息学, 数据整合, 数据科学, 数据处理, 数据挖掘

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    351 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Choose Optimal Data Structures for ML

    您将获得的技能: Data Structures, Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Java, Performance Tuning, Data Processing, Applied Machine Learning, System Monitoring, Scalability, Performance Analysis, Performance Testing, Tree Maps, Benchmarking, Graph Theory, Program Implementation

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    J

    JetBrains

    Python from Scratch: Learn by Coding

    您将获得的技能: Integrated Development Environments, File I/O, Software Development Tools, Python Programming, Development Environment, Data Structures, Computer Programming, Programming Principles, Scripting, Code Review, Data Processing, NumPy, Computational Thinking, Software Installation, Numerical Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Present Insights: Drive Prioritization with Data Stories

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Presentation, Strategic Prioritization, User Research, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Persona Development, Stakeholder Communications, Customer Insights, Analytics, Presentations, Quantitative Research

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning Methods, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    4139 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    面向 C 程序员的 C++,A 部分

    您将获得的技能: 图论, C++(编程语言), 计算机编程, Algorithm, C(编程语言), 编程原则, 面向对象编程(OOP), 数据结构

    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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    L

    LearnQuest

    核心 Java

    您将获得的技能: Virtual Machine, 面向对象设计, 软件设计, 网络开发, 计算机编程, 调试, 数据持久性, 编程原则, Java, Java 编程, 开发环境, 文件输入/输出, 集成开发环境, 应用框架, 面向对象编程(OOP), 日蚀(软件), 软件包和软件管理, 数据结构

    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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  • 基本统计数据: University of Amsterdam
  • 云计算概念,第 1 部分: University of Illinois Urbana-Champaign
  • C++ 中面向对象的数据结构: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 掌握 R 语言的软件开发: Johns Hopkins University
  • 使用 JavaScript 编程: Meta
  • 材料数据科学与信息学: Georgia Institute of Technology
  • Choose Optimal Data Structures for ML: Coursera
  • Python from Scratch: Learn by Coding: JetBrains
  • Present Insights: Drive Prioritization with Data Stories: Coursera
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM

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