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代数课程

代数课程可以帮助您学习解方程、处理不等式、理解函数及其图形。您还可以培养处理代数表达式、分解多项式以及将代数概念应用于实际问题的技能。许多课程都会介绍一些工具,如图形计算器和函数 Visualization 软件,这些工具可以提高您分析数据和建立关系模型的能力。


热门代数课程和认证


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    T

    The University of Chicago

    全球变暖 I:气候变化的科学与建模

    您将获得的技能: 减缓气候变化, 数学建模, 环境, 热管理, 模拟, 能源与公用事业, 环境科学, 可持续发展, 适应气候变化, 物理学, 物理科学, 化学

    4.6
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车简介

    您将获得的技能: 数学建模, 硬件架构, 安全标准, 自动化, 计算机视觉, 模拟, 安全保障, 嵌入式软件, 系统架构, 机器人, 控制系统, 全球定位系统, 软件架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    物理 102 - 电位和直流电路

    您将获得的技能: 机械, 微积分, 电磁学, 积分微积分, 解决问题, 电子元件, 电气工程, 物理学, 基本电气系统, 线性代数, 电气系统, 电子产品

    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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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习中的无监督算法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据科学, 降维, 机器学习, 统计方法, 无监督学习, 机器学习算法, 线性代数, 应用机器学习, 探索性数据分析

    攻读学位

    3.6
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

    力学:运动、力、能量和重力,从粒子到行星

    您将获得的技能: 应用数学, 数学建模, 估算, 工程计算, 机械, 测量系统, 工程分析, 物理学, 物理科学, 实验

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

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 统计推理, 描述性统计, 统计分析, 概率分布, 概率与统计, 数据科学, A/B 测试, 抽样(统计), 统计假设检验, 贝叶斯统计, 统计机器学习, 概率, 统计建模, 探索性数据分析, 统计可视化

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

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    P

    Packt

    Quantum Computing with Qiskit and Advanced Algorithms

    您将获得的技能: Algorithms, Computer Hardware, Cryptography, Python Programming, Computer Programming, Emerging Technologies, Theoretical Computer Science, Simulation and Simulation Software, Linear Algebra

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    利用注意力模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 迁移学习, 模型评估, PyTorch(机器学习库), Keras(神经网络库), 应用机器学习, 自然语言处理, 递归神经网络 (RNN), 嵌入

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    大规模数据处理:系统与算法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 可扩展性, 数据分析, 数据库系统, 数据库, 数据处理, SQL, 数据科学, 分布式计算, 图论, NoSQL, Algorithm, 数据操作, 大数据, Apache Spark, 关系数据库, Apache Hadoop, 云计算, Query 语言, 数据流

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 分类算法, 统计分析, 数据预处理, 测试数据, 监督学习, 模型评估, 预测建模, 逻辑回归, 机器学习算法, 机器学习, 应用机器学习, 回归分析, 性能指标, 统计建模, 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Davis

    设定期望和评估绩效问题

    您将获得的技能: 问责制, 建设性反馈, 设定目标, 员工辅导, 期望管理, 绩效管理, 性能分析, 团队管理, 管理培训与发展, 培训, 提高绩效, 绩效考核, 关键绩效指标 (KPI), 差距分析

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

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    N

    New York University

    金融领域机器学习导览

    您将获得的技能: Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 监督学习, 统计方法, 强化学习, 预测建模, 逻辑回归, 金融, 机器学习, 回归分析, 张力流, 应用机器学习, Jupyter, 金融市场, 深度学习, 人工神经网络

    3.8
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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1…101112…30

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • 全球变暖 I:气候变化的科学与建模: The University of Chicago
  • 自动驾驶汽车简介: University of Toronto
  • 物理 102 - 电位和直流电路: Rice University
  • 机器学习中的无监督算法: University of Colorado Boulder
  • 力学:运动、力、能量和重力,从粒子到行星: UNSW Sydney (The University of New South Wales)
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • Quantum Computing with Qiskit and Advanced Algorithms: Packt
  • 利用注意力模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 大规模数据处理:系统与算法: University of Washington
  • 有监督的机器学习:回归: IBM

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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