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材料科学课程

材料科学课程可以帮助您了解材料特性、材料选择、纳米技术和热力学原理。您可以掌握分析材料行为、进行实验和应用统计方法解释数据的技能。许多课程介绍了扫描电子显微镜、X 射线衍射和材料特性建模软件等工具,支持航空航天、电子和生物医学工程等行业的实际应用。


热门材料科学课程和认证


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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    电动力学:麦克斯韦方程的深度解法

    您将获得的技能: 电气系统, 工程分析, 电子元件, 微分方程, 物理学, 电气工程, 高等数学, 电磁学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 分类算法, 监督学习, 决策树学习, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 深度学习, 数据伦理, 应用机器学习, 随机森林算法, 强化学习, 无监督学习, 人工智能, 模型评估, 功能工程, NumPy, 张力流, 迁移学习, 预测建模, Jupyter

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    商业统计与分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计分析, 数据分析, 统计推理, 统计建模, 电子表格软件, 数据展示, 制图, 统计假设检验, 统计, 概率分布, 统计方法, 描述性统计, 商业分析, 透视表和图表, Excel 公式, 回归分析, 模型评估, 样本量的确定, 微软Excel

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    É

    École Polytechnique

    流固相互作用基础

    您将获得的技能: 模拟和模拟软件, 数学建模, 土木工程, 液压, 工程学, 应用数学, 机械, 生物医学工程, 化学与生物医学工程, 机械工程, 振动, 环境工程

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

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    U

    University of Michigan

    用 Python 使用数据库

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据库, 数据建模, 网页抓取, 应用编程接口 (API), Python 程序设计, 数据处理, 面向对象编程(OOP), 地理信息系统, 数据库设计, 关系数据库, SQL

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Science, Technology & Modernity

    您将获得的技能: World History, Critical Thinking, Ancient History, Research, Science and Research, Culture, Social Sciences, Cultural Responsiveness, Scientific Methods, Anthropology, European History, Economics, Policy, and Social Studies, Analysis, Manufacturing and Production, Physics, Physical Science, Industrial Design, Research Methodologies, Innovation, Intellectual Property

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    Materials Science for Advanced Technological Applications

    您将获得的技能: Semiconductors, Electronic Components, Materials science, Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Electronics Engineering, Electronics, Thermal Management, Structural Analysis, Chemical Engineering, Manufacturing Processes, Chemistry, Failure Analysis, Process Control, Engineering Calculations

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    T

    Technion - Israel Institute of Technology

    纳米技术和纳米传感器,第 2 部分

    您将获得的技能: 半导体, 分析测试, 材料科学, 实验室测试, 医疗设备, 解析化学, 制造工艺, 生物医学工程, 化学工程, 电子产品, 化学, 电气工程

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 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: 分类算法, 数据预处理, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 机器学习, 无监督学习, 人工智能, Jupyter, 功能工程, NumPy, 预测建模, 逻辑回归, 模型评估, 回归分析

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    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, 交互式数据可视化, 数据叙事, IBM Cognos 分析, 统计分析, 数据分析, 数据可视化软件, 数据清理, 电子表格软件, 数据展示, 大数据, 分析技能, Excel 公式, 统计可视化, Tree 地图, Looker (软件), 散点图, 微软Excel, 数据可视化, Apache Hadoop

    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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    U

    University of California, Irvine

    项目管理及其他职业发展工具

    您将获得的技能: 项目管理, 沟通, 项目规划, 变更控制, 编辑, 传播规划, 项目绩效, 情绪商数, 语法, 工作分解结构, 团队管理, 校对, 建立关系, 商务写作, 简明扼要, 性能指标, 开放的心态, 风险管理, 商务信函, 谈判

    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

  • 状态:免费
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    P

    Princeton University

    Food Ethics

    您将获得的技能: Health Disparities, Food and Beverage, Social Justice, Ethical Standards And Conduct, Nutrition and Diet, Sustainability Standards, International Relations, Environmental Issue, Policy Analysis, Sustainable Development, Cultural Diversity

    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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1…151617…782

总之,以下是 10 最受欢迎的 material science 课程

  • 电动力学:麦克斯韦方程的深度解法: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 商业统计与分析: Rice University
  • 流固相互作用基础: École Polytechnique
  • 用 Python 使用数据库: University of Michigan
  • Science, Technology & Modernity: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • Materials Science for Advanced Technological Applications: Arizona State University
  • 纳米技术和纳米传感器,第 2 部分: Technion - Israel Institute of Technology
  • 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

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