IBM 课程
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。
热门 IBM 课程和认证
状态：免费试用您将获得的技能: 机器学习, ChatGPT, 原型设计, 深度学习, 生成式人工智能, 人工智能和机器学习（AI/ML）
状态：免费试用您将获得的技能: Python 程序设计, 数据分析, 数据结构, 数据操作, 应用编程接口 (API), 数据处理, 脚本, 文件输入/输出, Pandas（Python 软件包）, 面向对象编程（OOP）, 自动化, 网页抓取, NumPy, 编程原则, JSON, 计算机编程, 数据导入/导出, Jupyter, 还原式 API
状态：免费试用状态：人工智能技能IBM
您将获得的技能: Python 程序设计, SQL, 数据叙事, 数据分析, 数据可视化软件, Excel 公式, 仪表板, 统计可视化, 交互式数据可视化, 数据展示, Plotly, IBM Cognos 分析, 探索性数据分析, 生成式人工智能, 模型评估, 数据导入/导出, 数据可视化, 专业网络, 数据转换, 微软Excel
状态：免费试用您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export
状态：免费试用状态：人工智能技能IBM
您将获得的技能: SQL, 数据分析, 仪表板, 数据可视化软件, 数据操作, 交互式数据可视化, 数据导入/导出, 数据清理, 探索性数据分析, 无监督学习, 模型评估, 生成式人工智能, Jupyter, 数据可视化, 专业网络, 数据扫盲, 数据挖掘, 数据转换, 监督学习, Plotly
状态：免费试用您将获得的技能: 情境管理, AI 工作流程, 生成式人工智能, ChatGPT, Prompt Engineering, 提示模式, 决策
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状态：免费试用IBM
您将获得的技能: 负责任的人工智能, 自然语言处理, 生成式人工智能, 机器人, 业务逻辑, 风险缓解
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您将获得的技能: Python 程序设计, PyTorch（机器学习库）, 检索-增强生成, 计算机视觉, 视觉转换器（ViT）, 机器学习, Keras（神经网络库）, 迁移学习, 生成模型架构, PySpark, LLM 申请, 生成式人工智能, 模型评估, 大型语言模型, Prompt Engineering, 监督学习, Apache Spark, 无监督学习, 数据科学, 矢量数据库
状态：免费试用您将获得的技能: Python 程序设计, 数据分析, Matplotlib, 数据操作, 数据清理, Scikit-learn （机器学习库）, 数据预处理, Pandas（Python 软件包）, NumPy, 探索性数据分析, 数据驱动的决策制定, 数据导入/导出, 统计分析, 模型评估, 预测建模, 数据可视化, 数据科学, 回归分析, 数据转换
状态：免费试用您将获得的技能: 数据分析, 数据操作, Excel 公式, 电子表格软件, 数据清理, 信息隐私, 谷歌工作表, 数据导入/导出, 数据质量, 透视表和图表, 数据科学, 数据整理, 微软Excel
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您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据分析, 数据清理, 统计可视化, 数据湖, Apache Hadoop, 大数据, Data Mart, 分析, 数据仓库, 统计分析, 数据可视化, Apache Spark, 数据收集, 关系数据库, Apache Hive, 数据科学, 微软Excel
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您将获得的技能: Python 程序设计, 数据分析, 分类算法, 机器学习, 降维, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 卷积神经网络, 探索性数据分析, 深度学习, 生成式人工智能, 递归神经网络 (RNN), 自动编码器, 无监督学习, 功能工程, 监督学习, 时间序列分析和预测, 强化学习, 数据科学, 回归分析, 生成对抗网络 (GAN)
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总之，以下是 10 最受欢迎的 ibm 课程
- 生成式人工智能：介绍与应用: IBM
- 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
- IBM 数据分析师: IBM
- IBM Generative AI Engineering: IBM
- IBM 数据科学: IBM
- 生成式人工智能：提示工程基础知识: IBM
- 人工智能 (AI) 概论: IBM
- IBM 人工智能工程: IBM
- 使用 Python 进行数据分析: IBM
- 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM
