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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 数据操作, 数据清理, 机器学习, 统计可视化, GitHub, 绘图(图形), Knitr, 降维, 统计编程, 版本控制, R(软件), Ggplot2, Rmarkdown, 探索性数据分析, 数据共享, 数据可视化软件, 统计分析, 数据科学, 数据整理, R 语言程序设计(中文版)

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

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    I

    IBM

    应用数据科学

    您将获得的技能: 仪表板, 数据清理, 数据操作, 交互式数据可视化, 网页抓取, 机器学习, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 预测建模, Plotly, 编程原则, 探索性数据分析, 数据可视化软件, Python 程序设计, 数据转换, 数据科学, 数据可视化, 数据分析, 数据展示, 数据整理

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 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 London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 数据处理, 人工智能, 机器学习算法, 数据收集, 软件测试, 机器学习, 数据分析, 计算机视觉

    攻读学位

    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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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 人工智能, 深度学习, 机器学习, Keras(神经网络库), 张力流, 图像分析, 人工神经网络, 计算机视觉

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, Prompt Engineering, Generative AI, Google Cloud Platform, Tensorflow, Dataflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Data Quality, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Methods, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Migration, Apache Airflow, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    4906 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    计算机组成 Computer Organization

    您将获得的技能: Microarchitecture, Computer Architecture, Computer Systems, Hardware Architecture, Computer Hardware, Data Storage, Data Storage Technologies, Computational Logic, Peripheral Devices, System Programming

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 无代码开发, AI 产品战略, 应用程序部署, 人工智能, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), ChatGPT, 负责任的人工智能, 深度学习, 自助服务技术, 数据科学, 业务工作流程分析, 行动导向, 机器学习软件, 自然语言处理, 提示模式, Prompt Engineering, 工作流程管理, IBM 云

    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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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习算法, GitHub, 交互式数据可视化, 回归分析, 预测建模, 闪亮(R 套件), Plotly, 机器学习, 统计分析, Rmarkdown, 统计建模, 统计推理, 数据科学, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 数据展示, 统计机器学习, 探索性数据分析, 统计假设检验

    4.4
    评分, 4.4 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 Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 人工智能, 机器学习算法, 机器学习, 回归分析, 文本挖掘, 深度学习, 预测建模, 贝叶斯统计, 功能工程, 数据挖掘, 预测分析, 大数据, 应用机器学习, 监督学习, 统计建模, 无监督学习, 图像分析, 计算机视觉, 统计机器学习

    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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    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, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Product Development, Deep Learning, Machine Learning, Stakeholder Engagement

    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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    G

    Google

    Use AI Responsibly

    您将获得的技能: Computer Security Awareness Training, Information Systems Security Assessment Framework (ISSAF), Data Security, Machine Learning, Generative AI, Analysis, Critical Thinking

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud

    您将获得的技能: Business Transformation, Innovation, Digital Transformation, Serverless Computing, Cloud Services, Data Ethics, Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Application Programming Interface (API), Technology Strategies, Hybrid Cloud Computing, Data Strategy, Infrastructure As A Service (IaaS), Responsible AI, Cloud Computing, Cloud Solutions, Public Cloud, Containerization, Cloud-Native Computing, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

1…678…107

总之,以下是 10 最受欢迎的 机械通风 课程

  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • 应用数据科学: IBM
  • 全民机器学习: University of London
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
  • 计算机组成 Computer Organization: Peking University
  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • 机器学习: University of Washington
  • Generative AI for Product Owners: IBM

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