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信息学课程

信息学课程可帮助您理解算法、信息系统、数据和逻辑开发的主要概念。您可以培养逻辑分析、建模、架构和分析方面的能力。许多课程利用具体实例来说明基本原理。


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通用信息课程和证书


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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 探索性数据分析, 数据分析, 数据叙事, 数据操作, 交互式数据可视化, SQL, Model Evaluation, 专业网络, 数据展示, 数据导入/导出, 网页抓取, 仪表板, 无监督学习, 数据可视化软件, Jupyter, Plotly, 数据可视化, 数据扫盲, 监督学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Google Cybersecurity

    您将获得的技能: Threat Modeling, Network Security, Threat Management, Vulnerability Management, Intrusion Detection and Prevention, Hardening, Computer Security Incident Management, Security Management, Cyber Threat Intelligence, Cyber Attacks, Incident Response, Cybersecurity, Network Protocols, Threat Detection, Bash (Scripting Language), Debugging, Linux, Interviewing Skills, Python Programming, SQL

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Full-Stack Developer

    您将获得的技能: CI/CD, Cascading Style Sheets (CSS), GitHub, C# (Programming Language), HTML and CSS, Azure DevOps, Load Balancing, Continuous Integration, Git (Version Control System), Role-Based Access Control (RBAC), Scalability, Object Oriented Programming (OOP), Authentications, ASP.NET, Full-Stack Web Development, Web Development, SQL, Microsoft Copilot, .NET Framework, Graph Theory

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    Microsoft

    Microsoft Excel

    您将获得的技能: Excel Macros, Prompt Engineering, Microsoft Excel, Data Cleansing, Excel Formulas, Pivot Tables And Charts, Microsoft Copilot, Dashboard, Forecasting, Data Presentation, Data Storytelling, Data Processing, Data Visualization Software, Data Manipulation, Data Visualization, Data Preprocessing, Data Quality, Statistical Analysis, Data Transformation, Data Analysis

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

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 检索-增强生成, 大型语言模型, 计算机视觉, 生成式人工智能, Python 程序设计, Apache Spark, 机器学习, Model Evaluation, Keras(神经网络库), 监督学习, 生成模型架构, PySpark, LLM 申请, 视觉转换器(ViT), PyTorch(机器学习库), Prompt Engineering, 数据科学, 无监督学习, 矢量数据库, Transfer Learning

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Full Stack Software Developer

    您将获得的技能: 云 Native 计算, Git(版本控制系统), 生成式人工智能, 云计算, 数据导入/导出, CI/CD, Html 和 Css, Django (网络框架), 响应式网页设计, 软件开发生命周期, 软件架构, React Redux, Istio, 云部署, 服务器端, Node.JS, 云计算架构, 应用程序部署, 工程软件, 还原式 API

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    人工智能技能
    G

    Google

    Google IT Support

    您将获得的技能: IT Security Architecture, Computer Networking, Operating System Administration, Package and Software Management, Network Troubleshooting, Version Control, IT Automation, Systems Administration, IT Infrastructure, Network Administration, TCP/IP, Git (Version Control System), Chef (Configuration Management Tool), Network Security, Ruby (Programming Language), File Systems, Computer Hardware, Technical Support, Interviewing Skills, Applicant Tracking Systems

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    M

    Meta

    Meta 前端开发员

    您将获得的技能: 事件驱动编程, Javascript, 用户界面(UI), 用户体验设计, 用户体验, 层叠样式表(CSS), 调试, 应用编程接口 (API), 网页内容无障碍指南, 可用性, 单元测试, 伪代码, 软件可视化, 网络应用, JavaScript 框架, Linux 命令, 用户研究, 用户界面和用户体验(UI/UX)设计, 软件版本控制, 设计研究

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.4万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Presentation, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Sampling (Statistics), Data Ethics, Logistic Regression, Model Evaluation, Data Visualization Software, Data Analysis, Statistical Analysis, Tableau Software, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Machine Learning, Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    人工智能技能
    G

    Google

    Google Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, R (Software), Tableau Software, Sampling (Statistics), Presentations, Spreadsheet Software, Data Analysis, LinkedIn, Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Interviewing Skills, Applicant Tracking Systems

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 计算机视觉, 检索-增强生成, Python 程序设计, 生成式人工智能, 数据导入/导出, 响应式网页设计, 机器学习, ChatGPT, AI 工作流程, LLM 申请, 软件架构, Prompt Engineering, 数据科学, 软件开发生命周期, 负责任的人工智能, IBM 云, 工程软件, 还原式 API, LangChain, 提示模式

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Generative AI, Responsible AI, Generative Model Architectures, Prompt Engineering, Generative Adversarial Networks (GANs), MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Multimodal Prompts, Data Ethics, AI Workflows, Microsoft Azure, ChatGPT, AI Orchestration, Model Deployment, AI Enablement, Version Control, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Lifecycle Management, Python Programming

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

1234…13

总之,以下是 10 最受欢迎的 computer science 课程

  • IBM 数据科学: IBM
  • Google Cybersecurity: Google
  • Microsoft Full-Stack Developer: Microsoft
  • Microsoft Excel: Microsoft
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • IBM Full Stack Software Developer: IBM
  • Google IT Support: Google
  • Meta 前端开发员: Meta
  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • Google Data Analytics: Google

关于 Computer Science 的常见问题

计算机科学是一门研究计算机和计算系统的学科。它涵盖了广泛的主题,包括算法、编程、数据结构和信息处理的理论基础。计算机科学的重要性在于它能够推动各行各业的创新和效率。随着技术的不断发展,了解计算机科学对于解决复杂问题、实现任务自动化以及创造能够改善我们日常生活的新技术变得至关重要。‎

计算机科学学位可以为您打开通往众多职业机会的大门。常见的工作岗位包括软件开发人员、数据分析师、系统分析师和 Networking 管理员。此外,机器学习工程师、网络安全分析师和网络开发人员等专项课程的职位也非常抢手。计算机科学的多面性使专业人员可以在金融、医疗保健、教育和娱乐等不同行业工作,这使其成为那些希望建立有价值职业生涯的人的宝贵领域。‎

To succeed in computer science, you'll need a mix of technical and soft skills. Key technical skills include programming languages (such as Python, Java, or C++), understanding algorithms and data structures, and familiarity with databases and web development. Additionally, problem-solving skills, analytical thinking, and attention to detail are essential. Soft skills like communication and teamwork are also important, as many projects require collaboration with others.‎

对于那些对计算机科学感兴趣的人来说,有许多优秀的在线课程可供选择。一些值得注意的选择包括计算机科学与编程入门专项课程和计算机科学基础加速专项课程。这些课程提供基础知识和实用技能,可以帮助您开始计算机科学之旅。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习计算机科学:

  1. 免费预览 许多计算机科学课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得计算机科学证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习计算机科学,首先要明确自己的兴趣和目标。您可以从涵盖编程基础知识和算法的基础课程开始。利用 Coursera 等在线平台,找到适合自己学习风格的结构化课程。参与实践项目,学以致用,并考虑加入在线社区或学习小组,以获得支持和动力。‎

计算机科学课程通常涵盖各种主题,包括编程语言、Algorithm、数据结构、软件工程和计算机结构。高级课程可能会探讨人工智能、机器学习和网络安全等领域。这些广泛的主题可确保学习者全面了解该领域及其应用。‎

对于培训和提高员工技能,《计算机科学基础》和《计算机科学》等课程是很好的选择:等课程都是很好的选择。这些课程提供的基本技能可以提高员工的工作效率和创新能力,因此对于希望投资员工发展的企业来说非常有价值。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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