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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。


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热门代数课程和认证


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    R

    Rice University

    物理 102 - 电荷与电场

    您将获得的技能: 应用数学, 解决问题, 工程计算, 物理学, 微积分, 基本电气系统, 三角法, 电气工程, 机械, 数学建模, 电磁学

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 金融交易, 无监督学习, 探索性数据分析, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 强化学习, 回归分析, 人工神经网络, 相关性分析, 降维, 监督学习, 投资组合管理, 金融服务, 应用机器学习

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: Python 程序设计, 监督学习, 模型评估, 决策树学习, 数据预处理, 回归分析, 业务解决方案, 机器学习, 工艺优化, 数据处理, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 性能分析, Jupyter, 应用机器学习, 机器学习算法

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    物理问题的有限元方法

    您将获得的技能: 数值分析, 有限元方法, 工程分析, C++(编程语言), 面向对象编程(OOP), 数学建模, 高等数学

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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

    遥感图像采集、分析和应用

    您将获得的技能: 概率与统计, Machine Learning 方法, 监督学习, 卷积神经网络, 无监督学习, 人工神经网络, 深度学习, 机器学习, 分类算法, 功能工程, 计算机视觉, 降维, 图像分析, 空间分析, 地理空间信息与技术

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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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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
    ·
    23 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Cleansing, Data Quality, Business Priorities, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    185 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 电信, 数值分析, 数字信号处理, 通信系统, 数字通信, 测量系统, 电气与计算机工程, 实时数据, Jupyter, 工程分析, 数据映射, 电子产品, 数学建模

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Foundations of Data Science and Machine Learning with Python

    您将获得的技能: Matplotlib, NumPy, Data Visualization, Data Manipulation, Linear Algebra, Seaborn, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming, Data Preprocessing, Data Science, Regression Analysis, Data Structures, Logistic Regression

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    VLSI CAD 第二部分:布局

    您将获得的技能: Algorithm, 计算机结构, 数据结构, 计算逻辑, 计算机辅助设计, 系统设计, 微积分, Networking 路由器, 专用集成电路, 电气工程, 数学建模, 图论, 硬件设计

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    计算机原理(第一部分)

    您将获得的技能: Python 程序设计, 软件测试, 应用数学, 计算机编程, Algorithm, 调试, 模拟, 开发测试, 概率, 面向对象编程(OOP), 计划发展, 计算思维, 编程原则, 游戏设计, 组合学

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    专业模型:时间序列和生存分析

    您将获得的技能: 统计分析, Pandas(Python 软件包), 无监督学习, 模型评估, 数据转换, 深度学习, 统计方法, 应用机器学习, Jupyter, 预测建模, 数据预处理, 预测, 降维, 时间序列分析和预测

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    137 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…121314…30

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • 物理 102 - 电荷与电场: Rice University
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 物理问题的有限元方法: University of Michigan
  • 遥感图像采集、分析和应用: UNSW Sydney (The University of New South Wales)
  • Quantum Computing with Qiskit and Advanced Algorithms: Packt
  • AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion: IBM
  • 数字信号处理 2:滤波: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Foundations of Data Science and Machine Learning with Python: Packt
  • VLSI CAD 第二部分:布局: University of Illinois Urbana-Champaign

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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