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情报课程

智力课程可以帮助您学习认知心理学、情商、数据分析和决策策略。您可以培养批判性思维、解决问题和理解行为模式的技能。许多课程都会介绍统计软件、数据可视化平台和 AI 算法等工具,展示如何将这些技能应用到从商业解析到个人发展等各种情境中。


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    E

    Edureka

    Data Storytelling with Power BI

    您将获得的技能: Spreadsheet Software, Microsoft Excel

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    准备 AI-900:Microsoft Azure AI 基础知识考试

    您将获得的技能: 无代码开发, 计算机视觉, 预测建模, 自然语言处理, AI 工作流程, 负责任的人工智能, 微软 Azure, 模型部署, 人工智能, 机器学习

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    Искусственный Интеллект (ИИ) для всех

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Technical Management, Team Building, AI Enablement, Project Management, Data Ethics, Artificial Intelligence, Data Science, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Discussion Facilitation, Deep Learning, Recruitment, Sales

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    基于设备的 TensorFlow Lite 模型

    您将获得的技能: 计算机视觉, 移动开发, 嵌入式系统, 机器学习, 模型部署, Swift 编程, 张力流, 应用机器学习, 安卓开发, iOS 开发

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    社交媒体广告

    您将获得的技能: 网络分析, 社交媒体, 付费媒体, 社交媒体活动, Facebook, 数字广告, 社交媒体营销, 在线广告, 社交媒体战略, 商业道德, 目标受众, 品牌意识, 内容性能分析, 广告活动, 推动参与, 广告, 营销传播, Instagram

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    聊天 GPT 教学

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 经济学, 信息隐私, 大型语言模型, 社会影响, 数据伦理, 自然语言处理, ChatGPT, 负责任的人工智能, 人工智能, 法律技术

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    人工智能在营销和金融领域的应用

    您将获得的技能: 客户洞察, 风险管理, 改善客户体验, 信息隐私, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 数字化转型, 分析, 大数据, AI 赋能, AI 个性化服务, 机器学习, 信用风险, 零售银行, 欺诈检测, 人工智能, 应用机器学习, 营销分析, 财务数据

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    T

    Tableau Learning Partner

    数据生态系统

    您将获得的技能: Data Governance, 关系数据库, 电子表格软件, 数据伦理, 数据湖, 数据仓库, 数据库管理, 数据建模, 数据存储, Tableau 软件, 数据管理, Data Management, 数据基础设施, 摘录, 数据完整性, 数据质量, 数据库, 商业智能, 数据架构, 数据扫盲

    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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    U

    University of Michigan

    AI for Mechanical Engineers

    您将获得的技能: Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Enablement, Precision Medicine, Generative AI, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Transfer Learning, Biomedical Engineering, Control Systems, Energy and Utilities, Technical Design, Robotics, Deep Learning, Computer Vision, Medical Imaging, Reinforcement Learning, Electric Power Systems, Bioinformatics

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

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    2

    28DIGITAL

    数据科学促进业务创新

    您将获得的技能: 回归分析, 商业分析, 数据科学, 风险, 数据分析, 数据驱动的决策制定, 数据存储技术, 大数据, NoSQL, 数据战略, 分析, 描述性分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 分类算法, 数据建模, 无监督学习, 监督学习, 机器学习

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Infosec

    CompTIA Security+ 701

    您将获得的技能: Cybersecurity, Cyber Attacks, Incident Response, Information Systems Security, Application Security, Security Management, Computer Security Incident Management, Network Security, IT Security Architecture, Threat Management, Security Information and Event Management (SIEM), Cyber Threat Intelligence, Security Controls, Identity and Access Management, Cryptography, Threat Detection, Data Security, Computer Security, Encryption, Risk Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    551 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 预测建模, 逻辑回归, 模型评估, 数据预处理, 预测, 机器学习, 深度学习, 数据分析, 应用机器学习, 功能工程, 统计分析, 风险模型, 决策树学习, 概率与统计, 随机森林算法

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…838485…283

总之,以下是 10 最受欢迎的 intelligence 课程

  • Data Storytelling with Power BI: Edureka
  • 准备 AI-900:Microsoft Azure AI 基础知识考试: Microsoft
  • Искусственный Интеллект (ИИ) для всех: DeepLearning.AI
  • 基于设备的 TensorFlow Lite 模型: DeepLearning.AI
  • 社交媒体广告: University of Colorado Boulder
  • 聊天 GPT 教学: University of Michigan
  • 人工智能在营销和金融领域的应用: University of Pennsylvania
  • 数据生态系统: Tableau Learning Partner
  • AI for Mechanical Engineers: University of Michigan
  • 数据科学促进业务创新: 28DIGITAL

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