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图形课程

图课程可以帮助您学习图理论、数据分析、网络分析和算法设计。您可以掌握识别数据内部关系、优化路径和分析连通性的技能。许多课程都会介绍 Gephi、NetworkX 和 Tableau 等工具,这些工具支持复杂数据结构的 Visualization 和深入分析。通过使用这些工具,您将获得将原始数据转化为有意义的见解的实践经验,从而提高有效交流研究结果的能力。


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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: Python 程序设计, 绘图(图形), 网络分析, 社交网络分析, 自然语言处理, 数据可视化软件, 数据操作, 文本挖掘, 监督学习, 图论, 模型评估, 功能工程, Matplotlib, 交互式数据可视化, 数据可视化, 应用机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, Pandas(Python 软件包), 统计分析

    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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    S

    Stanford University

    博弈论

    您将获得的技能: 经济学, 博弈论, Algorithm, 概率分布, 贝叶斯统计, 概率, 行为经济学, 图论, 数学建模, 解决问题

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Graphs and Networks

    您将获得的技能: Graph Theory, Combinatorics, Network Analysis, Social Network Analysis, Traffic Flow Optimization, Mathematical Modeling, Operations Research, Algorithms, Transportation Operations, Theoretical Computer Science, Image Analysis, Problem Solving, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 统计建模, 贝叶斯网络, 网络模型, 网络分析, 概率与统计, 马尔可夫模型, 决策支持系统, 图论, 概率分布

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1442 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming

    您将获得的技能: C++ (Programming Language), Go (Programming Language), File I/O, Data Structures, Object Oriented Programming (OOP), Programming Principles, Software Design Patterns, Debugging, Computer Programming, Unit Testing, C (Programming Language), Program Development, Algorithms, Pseudocode, Graph Theory, Software Testing, Artificial Intelligence, Integrated Development Environments, Integration Testing, Software Design

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    9566 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Princeton University

    算法,第一部分

    您将获得的技能: 数据结构, 计算机编程, Algorithm, Java 编程, Java, 理论计算机科学, 面向对象编程(OOP), 性能测试

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    1.2万 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Unreal Engine 5 Environments – Artist Bootcamp

    您将获得的技能: Virtual Reality, UI Components

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
    免费
    P

    Princeton University

    算法,第二部分

    您将获得的技能: 数据结构, 运筹学, 线性代数, 计算机编程, Algorithm, 计算思维, Java 编程, 理论计算机科学, Networking 路由器, 图论

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    2041 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    面向 C 程序员的 C++,A 部分

    您将获得的技能: 数据结构, 计算机编程, Algorithm, 调试, C(编程语言), 图论, 面向对象编程(OOP), C++(编程语言), 编程原则

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    AI Enhancement with Knowledge Graphs - Mastering RAG Systems

    您将获得的技能: Retrieval-Augmented Generation, Vector Databases, Embeddings, AI Enablement, Large Language Modeling, Graph Theory, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Query Languages, Data Visualization Software, Development Environment

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    L&T EduTech

    Load Flow Analysis

    您将获得的技能: Electric Power Systems, Electrical Power, Systems Analysis, Electrical Engineering, Network Analysis, Numerical Analysis, Mathematical Modeling, Simulation and Simulation Software, Simulations, Graph Theory

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

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    免费试用
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    SkillUp

    使用数据库进行 Java 开发

    您将获得的技能: 对象关系映射, SQL, 数据库, Spring Boot, 数据库设计, 还原式 API, 数据访问, Java 编程, 关系数据库, NoSQL, 冬眠(Java), Java, 数据库管理, 应用框架, 软件开发, 后端网站开发, 数据库开发

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

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总之,以下是 10 最受欢迎的 graph 课程

  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 博弈论: Stanford University
  • Graphs and Networks: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming: University of California, Santa Cruz
  • 算法,第一部分: Princeton University
  • Unreal Engine 5 Environments – Artist Bootcamp: Packt
  • 算法,第二部分: Princeton University
  • 面向 C 程序员的 C++,A 部分: University of California, Santa Cruz
  • AI Enhancement with Knowledge Graphs - Mastering RAG Systems: Packt

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