筛选依据
主题必需的
语言必需的
在整个课程(说明和评估)中使用的语言。
了解产品必需的
级别必需的
课程长度必需的
技能必需的
字幕必需的
教师必需的
浏览材料科学课程目录
- 状态:预览
Duke University
您将获得的技能: 数据分析, 微积分, 贝叶斯统计, 数据科学, 算术, 代数, 概率, 描述性统计, 制图
- 状态:预览
Yale University
您将获得的技能: 心理学, 正念, 行为健康, 设定目标, 健康与保健 Coach, 认知行为疗法, 社交技能, 积极行为支持, 成长意识, 弹性
- 状态:预览
Stanford University
您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据分析, 回归分析, 统计, 统计建模, 抽样(统计), 定量研究, 统计方法, 统计假设检验, 概率分布, 统计推理, 描述性统计, 统计分析, 概率
- 状态:预览
Stanford University
您将获得的技能: 写作, 编辑, 期刊, 技术交流, 研究, 撰写赠款, 技术写作, 科学方法, 校对, 同行评审, 语法, 医疗保健伦理, 媒体与传播
- 状态:预览
American Museum of Natural History
您将获得的技能: 分子生物学, 生物学, 药物开发, 细胞生物学, 生命科学, 生物医学技术, 临床研究, 生物技术, 医学科学与研究, 精准医疗, 医疗保健伦理
- 状态:免费试用
IBM
您将获得的技能: 数据分析, 数据科学, 数据扫盲, 机器学习, 数字化转型, 数据驱动的决策制定, 云计算, 人工智能, 大数据, 数据挖掘, 深度学习
- 状态:免费试用状态:人工智能技能
IBM
您将获得的技能: 交互式数据可视化, 探索性数据分析, 数据分析, 数据整理, 数据清理, 数据扫盲, 监督学习, 专业网络, 数据导入/导出, 仪表板, 数据可视化软件, SQL, 同行评审, 无监督学习, 生成式人工智能, 数据转换, 数据可视化, 功能工程, Plotly, Jupyter
- 状态:免费试用
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, Python 程序设计, 应用机器学习, 人工智能, 调试, 数据驱动的决策制定, PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 大型语言模型, 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析, 张力流, 性能调整, 深度学习, 自然语言处理
- 状态:免费试用
您将获得的技能: Matplotlib, 数据分析, 数据操作, 数据收集, 数据科学, 网页抓取, 仪表板, Python 程序设计, 数据处理, Pandas(Python 软件包), Jupyter
- 状态:免费试用
您将获得的技能: Matplotlib, 数据分析, 探索性数据分析, 回归分析, 数据操作, 数据导入/导出, 数据整理, 数据转换, NumPy, Python 程序设计, 数据驱动的决策制定, 数据清理, 统计分析, 数据可视化, 功能工程, Pandas(Python 软件包), 数据管道, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库)
- 状态:免费试用
Imperial College London
您将获得的技能: 微积分, 回归分析, 数据科学, 机器学习算法, 数据操作, 机器学习, 应用数学, Python 程序设计, Algorithm, NumPy, 降维, 人工神经网络, 统计, 线性代数, 概率与统计, 统计分析, 高等数学, 衍生产品, Machine Learning 方法, Jupyter
- 状态:免费试用
您将获得的技能: Laboratory Experience, Quality Control, Product Development, Packaging and Labeling, Quality Assurance, Laboratory Equipment, Prototyping, Product Quality (QA/QC), New Product Development, Laboratory Procedures, Statistical Process Controls, Product Design, Good Manufacturing Practices, Laboratory Testing, Quality Management, Product Testing, Chemistry, Safety Standards, Personal Care, Microbiology
总之,以下是 10 最受欢迎的 material science 课程
- 数据科学数学技能: Duke University
- 幸福科学: Yale University
- 统计入门: Stanford University
- 科学写作: Stanford University
- 干细胞科学: American Museum of Natural History
- 什么是数据科学?: IBM
- IBM 数据科学: IBM
- 深度学习: DeepLearning.AI
- 数据科学 Python 项目: IBM
- 使用 Python 进行数据分析: IBM