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编程语言课程

编程语言课程可以帮助您学习语法、Data Structure、算法和面向对象编程。您可以培养调试、代码优化和软件开发方法方面的技能。许多课程都会介绍用于版本控制的 Git 等工具、Visual Studio Code 等 Integrated Development Environment (IDE) 以及 React 或 Django 等框架,这些都支持创建强大的应用程序并提高您的编码效率。


热门编程语言课程和认证


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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 分类算法, 人工神经网络, Python 程序设计, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 监督学习, 模型评估, 机器学习, 决策树学习, 随机森林算法, 回归分析, 功能工程, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8654 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    M

    Meta

    Meta Data Analyst

    您将获得的技能: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Visualization, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Information Privacy, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Quality, Data Analysis, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Exploratory Data Analysis, SQL, Python Programming

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1713 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    新
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Automata and Computability

    您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Computational Logic, Mathematical Theory & Analysis, Algorithms, Computational Thinking, Programming Principles, Computer Science, Data Structures, Graph Theory, Natural Language Processing, Logical Reasoning, Formal Learning

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库

    您将获得的技能: 商业智能, 阿帕奇气流, 仪表板, 交互式数据可视化, Linux 命令, 关系数据库, Apache Kafka, 数据库, 存储过程, SQL, 数据仓库, 外壳脚本, 数据可视化, IBM DB2, 文件管理, 摘录, Bash(脚本语言), 星形模式, 数据管道, IBM Cognos 分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    使用 R 的概率与数据入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 贝叶斯统计, 描述性统计, 统计分析, 统计, 数据分析, 概率, R(软件), 统计推理, 概率分布, R 语言程序设计(中文版), 抽样(统计)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5835 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 概率与统计, 微积分, 描述性统计, 贝叶斯统计, 机器学习算法, A/B 测试, 线性代数, Machine Learning 方法, 数值分析, 机器学习, 统计分析, 统计假设检验, 应用数学, 概率, 统计推理, 数据预处理, NumPy, 概率分布, 降维, 抽样(统计)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3097 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 探索性数据分析, 机器学习算法, 预测建模, 数据展示, 交互式数据可视化, 模型评估, 统计分析, 机器学习, 统计假设检验, Plotly, Rmarkdown, R 语言程序设计(中文版), 统计推理, 回归分析, 统计建模, 数据可视化, 闪亮(R 套件), GitHub, 统计机器学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7186 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM Data Management

    您将获得的技能: Data Storytelling, Dashboard, Data Warehousing, SQL, Data Presentation, Data Visualization, Interactive Data Visualization, Data Security, Data Migration, Database Design, Data Governance, MySQL, Data Store, Data Management, Relational Databases, Databases, Exploratory Data Analysis, Data Architecture, Excel Formulas, Business Intelligence

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    H

    Hebrew University of Jerusalem

    从第一原理开始构建现代计算机:从 Nand 到俄罗斯方块第二部分(以项目为中心的课程)

    您将获得的技能: 系统编程, 操作系统, Virtual Machine, 计算机工程, 计算机制图技术, 面向对象编程(OOP), 计算机结构, 数据结构, Algorithm, 软件架构, 计算机科学, 软件设计, 计划发展, 计算机编程

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    531 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    基因组数据科学 Python

    您将获得的技能: 脚本, 文件输入/输出, Python 程序设计, 数据操作, 数据结构, 编程原则, 计算机编程, Jupyter, 生物信息学

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1802 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Davis

    JavaScript 入门

    您将获得的技能: Data Validation, 脚本, JSON, 面向对象编程(OOP), 层叠样式表(CSS), jQuery, Javascript 和 jQuery, 网页设计与开发, AJAX, Javascript, 动画, Html 和 Css, 超文本标记语言(HTML), 网络开发工具, 游戏设计, 编程原则, 数据操作, UI 组件, 脚本语言, 事件驱动编程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1065 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    获取和清理数据

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), 数据操作, 网页抓取, 数据收集, 数据管理, 数据访问, 数据预处理, 数据整合, MySQL, 数据导入/导出, R 语言程序设计(中文版), 数据清理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    8072 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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go and c++: programming in two successor languages of c
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  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Meta Data Analyst: Meta
  • Automata and Computability: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 商业智能基础与 SQL、ETL 和数据仓库: IBM
  • 使用 R 的概率与数据入门: Duke University
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • IBM Data Management: IBM
  • 从第一原理开始构建现代计算机:从 Nand 到俄罗斯方块第二部分(以项目为中心的课程): Hebrew University of Jerusalem
  • 基因组数据科学 Python: Johns Hopkins University

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