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软件工程课程

软件工程课程可以帮助您学习 Python 和 Java 等编程语言、软件开发方法、版本控制系统和测试实践。您可以培养代码优化、调试和协作项目管理方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如用于版本控制的 Git、用于容器化的 Docker 以及 Visual Studio Code 等集成开发环境 (IDE),这些工具可以提高您高效开发、测试和部署软件的能力。


热门软件工程课程和认证


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    C

    Coursera

    Software Sales

    您将获得的技能: Sales Strategy, Selling Techniques, Sales Presentation, Sales Process, Market Analysis, Sales, Technical Sales, Customer Relationship Building, Customer Relationship Management, Market Opportunities, Competitive Analysis, Market Dynamics, Company, Product, and Service Knowledge, Customer Insights

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    35 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM DevOps、云计算和 Agile 基础

    您将获得的技能: 云计算架构, 积压工作, CI/CD, 敏捷软件开发, 云安全, 云平台, 看板原则, 云计算, 云服务, Scrum(软件开发), 用户故事, 云基础设施, DevOps, 敏捷项目管理, 云原生计算, 冲刺回顾, Agile 项目管理, 云存储, Agile 方法论, 云部署, Agile 软件开发, 测试驱动开发(TDD), 敏捷方法

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Developer

    您将获得的技能: Gemini, API Gateway, Cloud Applications, Kubernetes, Google Cloud Platform, Containerization, Cloud Infrastructure, Cloud Development, Application Deployment, Prompt Engineering, CI/CD, Serverless Computing, Cloud-Native Computing, Microservices, Data Persistence, Application Development, Identity and Access Management, Cloud Computing, Cloud Storage, Debugging

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    4.9万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Google Cloud 基础知识:核心基础设施

    您将获得的技能: 数据存储技术, 集装箱化, 云计算架构, 可扩展性, 及时工程, 云计算, Google Cloud 平台, 云服务, 网络基础设施, Kubernetes, Prompt Engineering, 云基础设施, 应用程序开发, 虚拟网络, 虚拟机, 生成式人工智能代理, 身份和访问管理, 应用程序部署, 无服务器计算, 云存储, Virtual Machine

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4.9万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 监督学习, NumPy, 数据预处理, Model Evaluation, 回归分析, 模型评估, 功能工程, Jupyter, 人工智能, 无监督学习, 预测建模, Scikit Learn(机器学习库), Python 编程, 逻辑回归, 机器学习, 分类算法

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    3.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据分析和可视化基础

    您将获得的技能: 仪表板, 数据故事, 数据仓库, 数据可视化软件, 数据可视化, 统计分析, Apache Hive, 数据集市, 交互式数据可视化, 数据清理, 大数据, Microsoft Excel, 分析技能, IBM Cognos 分析系统, 数据整理, 透视表和图表, 数据分析, Apache Hadoop, 数据展示, 电子表格软件

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Excel 和 R 进行 IBM 数据分析

    您将获得的技能: 数据操作, 仪表板, 网络抓取, Ggplot2, 统计分析, 数据故事, 关系数据库, 数据可视化软件, 数据可视化, 探索性数据分析, 交互式数据可视化, 数据库设计, Microsoft Excel, 大数据, 闪亮(R 套件), 分析技能, 数据整理, 数据分析, 统计可视化, 数据展示

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    C

    California Institute of the Arts

    平面设计基础

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: 数据操作, 数据可视化软件, 数据可视化, 社交网络分析, 监督学习, NumPy, 图论, 文本挖掘, 数据预处理, 交互式数据可视化, Model Evaluation, 功能工程, 网络分析, 科学可视化, 模型评估, Pandas(Python 软件包), 可视化(计算机制图), Matplotlib, 应用机器学习, 自然语言处理, Python 编程

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    使用 Python 访问网络数据

    您将获得的技能: 数据操作, 网络抓取, 恢复性应用程序接口, 应用编程接口 (API), 超文本标记语言(HTML), 可扩展标记语言(XML), JSON, Network Protocol(网络协议, 软件安装, 网络协议, 数据处理, 网络服务, Python 编程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 数据伦理, 探索性数据分析, 增强现实与虚拟现实(AR/VR), 数据预处理, 人工智能赋能, 及时工程, 数据可视化, 深度学习, 提示模式, Prompt Engineering, 功能工程, 生成式人工智能, 数据科学, ChatGPT, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据分析, 负责任的人工智能, 机器学习, 人工智能工作流程, 数据综合

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.2万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM IT 项目经理

    您将获得的技能: 交流, 同行评审, 资源管理, 敏捷软件开发, 项目管理生命周期, Scrum(软件开发), 用户故事, 领导能力, 项目管理, 挣值管理, 面试技巧, 敏捷项目管理, 项目风险管理, 利益相关者的参与, 信息技术, 软件架构, 利益相关者管理, Agile 项目管理, 软件开发生命周期, 风险管理, Agile 方法论, 敏捷方法, Agile 软件开发

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 software engineering 课程

  • Software Sales: Coursera
  • IBM DevOps、云计算和 Agile 基础: IBM
  • Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Developer: Google Cloud
  • Google Cloud 基础知识:核心基础设施: Google Cloud
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 数据分析和可视化基础: IBM
  • 使用 Excel 和 R 进行 IBM 数据分析: IBM
  • 平面设计基础: California Institute of the Arts
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 使用 Python 访问网络数据: University of Michigan

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