Build a Modern Computer from First Principles: Nand to Tetris Part II (project-centered course) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：从基本原理构建现代计算机：Nand到Tetris 第二部分（项目为中心的课程） 课程概述：本课程以项目为中心，您将构建一个现代软件层次结构，以实现面向对象的高级语言在基础计算机硬件平台上的翻译和执行。具体而言，您将实现一个虚拟机和一个简单的类似Java的编程语言的编译器，并开发一个基本的操作系统，以填补高级语言与底层硬件平台之间的空白。在此过程中，您将深入了解应用计算机科学的多个主题，例如栈处理、解析、代码生成以及用于内存管理、矢量图形、输入输出处理的经典算法和数据结构等。这些内容都是现代计算机系统的核心。 课程特点：这是一个自给自足的课程，所需的知识将在学习过程中提供。唯一的先决条件是具备计算机科学入门课程所需的编程知识。所有完成课程所需的软件工具和材料将在您注册后免费提供。 本课程配有教材《计算系统的元素》（Nisan 和 Schocken，麻省理工学院出版社）。尽管不是必需的，但该书对所有课程主题进行了方便的覆盖，并且可以以纸质书或电子书形式获取。使用折扣代码MNTT30可在麻省理工学院出版社网站上享受书籍封面价格的30%折扣。 课程分为六个模块，每个模块包括一系列视频讲座和一个项目。每个模块的讲座观看大约需要2-3小时，而完成六个项目需要大约15小时。本课程可以在六周内完成，但您可以根据自己的节奏学习。您可以通过搜索“Nand2Tetris TED talk”观看关于本课程的TED演讲。 *关于项目为中心的课程：项目为中心的课程旨在帮助您完成一个具有个人意义的现实项目，教师和有相似目标的学习社区将在这个过程中提供指导和建议。通过在学习新概念时积极应用，您将更有效地掌握课程内容，并在生活和职业中积极使用所得技能。完成课程后，您将拥有一个成品项目，自豪地使用和分享。 课程大纲： 1. 虚拟机 I：栈算术 2. 虚拟机 II：程序控制 3. 高级语言 4. 编译器 I：语法分析 5. 编译器 II：代码生成 6. 操作系统 7. 后记：更多乐趣进行中

Build a Responsive Layout with CSS Grid (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用 CSS 网格构建响应式布局 概述：通过我们的综合 CSS 网格课程，成为响应式网页设计的高手。这门生动且实践性强的课程将引导您深入了解 CSS 网格，提升您的网页开发技能。 在超过 18 门简明课程中，您将掌握网格列、行和区域的使用，并学习如何创建动态布局，使其能够无缝适应任何设备。无论您是在构建移动设备、平板电脑还是桌面布局，本课程都能确保您的设计灵活而强大。 适合有志于前端开发的学习者。

Build a Webpage with HTML and CSS (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用HTML和CSS构建网页 课程概述：本课程旨在为完全没有编码经验的初学者提供学习制作网页的机会。您将学习如何使用HTML构建内容结构，使用CSS进行样式设计，并运用Bootstrap实现响应式设计，最终从零开始创建一个真实的、可分享的网页。 课程大纲： 1. **HTML介绍** - 描述：开始您的网页开发之旅，学习HTML的基本知识，这种语言用于结构化所有网页内容。本模块涵盖HTML文档的结构、标签和属性的使用，以及如何组织和嵌套代码的最佳实践。通过实践，您将创建标题、列表、链接、图片、表格和表单，为任何网站打下坚实的基础。 2. **CSS介绍** - 描述：通过掌握CSS，将简单的HTML页面转变为视觉引人入胜的网站。本模块介绍CSS的语法、选择器和属性，学习如何为文本添加样式、调整布局并添加颜色和间距。您还将探索响应式设计概念，学习如何让您的网站在各种设备上表现出色。 3. **Bootstrap介绍** - 描述：通过Bootstrap，加速您的网页开发，这是一种强大的框架，用于构建响应式和专业外观的网站。本模块涵盖Bootstrap的网格系统、预构建的用户界面组件以及快速原型制作的实用工具。您将练习构建在桌面、平板和智能手机上无缝适应的布局。 通过本课程的学习，您将能够自信地创建并分享您自己的网页。

Build AI Apps with ChatGPT, Dall-E, and GPT-4 (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用ChatGPT、Dall-E和GPT-4构建AI应用 课程概要：通过本课程的学习，您将掌握如何使用OpenAI API为您的应用程序添加令人惊艳的AI功能。您将学习如何使用Dall-E、GPT-4和ChatGPT API，并获得用自己的数据微调模型的专业知识。 在第一个项目“电影创意”（MoviePitch）中，您将介绍OpenAI API，并利用人工智能的力量生成创意和图像。 在第二个项目“全知全能”（KnowItAll）中，我们将转向ChatGPT-4模型，掌握构建聊天机器人的基本技巧。 课程大纲： 1. **构建使用GPT-3.5和Dall-E的电影应用** - 描述：学习OpenAI API的基础知识，使用HTML、CSS和JavaScript构建首个AI驱动的Web应用。 2. **使用ChatGPT-4构建聊天机器人** - 描述：了解如何通过ChatGPT API构建聊天机器人，并将其与数据库连接，以持久化数据。 3. **用自己的数据微调聊天机器人** - 描述：学习如何使用自己的数据对聊天机器人进行微调，并将其部署到全球。 通过本课程，您将获得将AI融入应用开发的实用技能与经验。

Build and Implement Microservices Patterns (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建与实施微服务模式 课程概述：你是否认为电商应用可以作为一个大型应用来创建？想象一下正在进行的促销活动，或者需要添加的新功能。你认为这些变化如何在应用程序中体现？微服务是一种基于云的架构方法，包含松耦合和可独立部署的小型服务，这些服务协同工作以开发和运行更大、更复杂的应用程序。这种方法在当今商业领袖中越来越受到认可，因为它帮助他们根据需求构建运营模型和管理团队。本课程将使你能够使用多个微服务创建一个应用程序。课程将提供实际操作经验，教授如何使用Node.js构建微服务并建立它们之间的通信。 课程大纲： 第一部分：构建微服务 描述：随着软件行业向敏捷开发方法和全栈模式转变，开发团队的规模逐渐缩小。如今，软件开发被拆分为更小的组件，以便更容易设计、开发、部署和维护应用程序。欢迎来到微服务的世界！ 第二部分：建立微服务之间的通信 描述：微服务不能作为独立单元运行，它们需要相互通信，以确保任何分布式应用程序的有效运行。它们可以同步或异步地进行通信。

Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用 Azure 构建和运营机器学习解决方案 课程概述：Azure 机器学习是一个云平台，用于训练、部署、管理和监控机器学习模型。在本课程中，您将学习如何使用 Azure 机器学习 Python SDK 创建和管理企业级机器学习解决方案。本课程是一个五门课程项目中的第三门，旨在帮助您准备 DP-100: 设计和实施 Azure 上的数据科学解决方案认证考试。 认证考试是证明您在云规模上使用 Azure 机器学习操作机器学习解决方案的知识和专业技能的机会。本专业化课程教您如何利用您现有的 Python 和机器学习知识来管理数据摄取与准备、模型训练与部署，以及机器学习解决方案监控。每门课程都教授与考试相关的概念和技能。 本专业化课程面向已具备 Python 和类似 Scikit-Learn、PyTorch 和 Tensorflow 等机器学习框架知识的数据科学家，旨在帮助他们在云中构建和运营机器学习解决方案。课程内容包括如何在 Microsoft Azure 中创建端到端解决方案。学生将学习如何管理 Azure 机器学习的资源；运行实验和训练模型；部署和运营机器学习解决方案，以及实施负责任的机器学习。他们还将学习使用 Azure Databricks 探索、准备和建模数据，并将 Databricks 的机器学习流程与 Azure 机器学习集成。 课程大纲： 1. **使用 Azure 机器学习 SDK 训练模型**：学习如何配置 Azure 机器学习工作区，使用工具和接口进行代码实验，并使用 Azure 机器学习训练模型并注册到工作区。 2. **在 Azure 机器学习中处理数据和计算**：学习如何处理 Azure 机器学习中的数据存储和数据集，以构建可扩展的云基础模型训练解决方案，并在 Azure 机器学习中使用云计算运行大规模训练实验。 3. **编排管道并使用 Azure 机器学习部署实时机器学习服务**：学习如何创建、发布和运行管道来训练模型，以及如何使用 Azure 机器学习服务来注册和部署机器学习模型。 4. **部署批量推断管道并使用 Azure 机器学习调整超参数**：学习如何使用 Azure 机器学习发布批量推断管道，并利用云规模实验选择模型训练的最佳超参数值。 5. **选择模型并保护敏感数据**：学习如何使用 Azure 机器学习中的自动机器学习来找到您的数据的最佳模型，以及如何通过差分隐私保护可识别的个人数据。 6. **监控机器学习部署**：学习如何使用 Fairlearn 和 Azure 机器学习检测和减轻模型中的不公平性，利用遥测了解模型在生产中的使用情况，以及监控数据漂移以确保模型持续准确预测。

Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建基础生成对抗网络（GANs） 课程概述：本课程将带您深入了解生成对抗网络（GANs）及其应用。您将理解GANs的基本组成部分，探索并实现多种GAN架构，构建能够根据特定类别生成示例的条件性GAN。DeepLearning.AI生成对抗网络（GANs）专门课程为图像生成提供了一个激动人心的入门指南，从基础概念到高级技术，以易于理解的方式展开，同时涵盖社会影响，例如机器学习中的偏见及其检测方法、隐私保护等。 您将建立全面的知识基础，获得GANs的实战经验。通过使用PyTorch训练自己的模型，利用该模型生成图像，并评估各种高级GAN。该专门课程为各个层次的学习者提供了一个可访问的途径，无论是希望进入GAN领域，还是将GAN应用于自己的项目，即使没有高级数学和机器学习研究的背景。 课程大纲： 第一部分：第一周：GANs入门 描述：了解GANs的实际应用，学习其基本组成部分，并使用PyTorch构建自己的GAN！ 第二部分：第二周：深度卷积GANs 描述：学习不同的激活函数、批归一化和转置卷积，以调整您的GAN架构，并将其应用于构建专门处理图像的先进DCGAN！ 第三部分：第三周：增加梯度惩罚的Wasserstein GANs 描述：学习先进技术，减少因生成器与判别器之间不平衡而导致的GAN失败情况！实施WGAN以缓解不稳定训练和模式崩溃，使用W损失和Lipschitz连续性强制。 第四部分：第四周：条件GAN与可控生成 描述：理解如何有效控制您的GAN，修改生成图像中的特征，并构建能够从特定类别生成示例的条件GAN！

Build Better Generative Adversarial Networks (GANs) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建更好的生成对抗网络（GANs） 课程概述： 在这门课程中，您将： - 评估评估GANs的挑战并比较不同的生成模型 - 使用Fréchet Inception Distance（FID）方法评估GANs的真实感和多样性 - 识别偏见的来源以及检测GANs中的偏见的方法 - 学习和实施与先进的StyleGANs相关的技术 DeepLearning.AI的生成对抗网络（GANs）专业化提供了一个令人兴奋的图像生成入门，从基础概念到高级技术，通过易于理解的方法逐步引导。它还涵盖了社会影响，包括机器学习中的偏见及其检测方法、隐私保护等内容。 建立全面的知识基础，并获得在GANs领域的实际经验。使用PyTorch训练自己的模型，创建图像，并评估各种先进的GANs。 该专业化课程为所有层次的学习者提供了一条可访问的途径，使其能够进入GANs领域或将GANs应用到自己的项目中，即使没有高级数学和机器学习研究的先前知识。 课程大纲： 第1部分：第1周：GANs的评估 内容：理解评估GANs的挑战，了解不同GAN性能评估指标的优缺点，并使用嵌入实现Fréchet Inception Distance（FID）方法来评估GAN的准确性！ 第2部分：第2周：GAN的缺点与偏见 内容：了解GAN与其他生成模型相比的缺点，探索这些模型的优缺点，以及机器学习中偏见可能出现的许多地方，为什么这很重要，以及识别GAN中偏见的方法！ 第3部分：第3周：StyleGAN及其进展 内容：学习StyleGAN如何改善先前的模型，并实现与StyleGAN相关的组件和技术，目前是功能强大的最先进GAN！

Build Decision Trees, SVMs, and Artificial Neural Networks (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建决策树、支持向量机和人工神经网络 课程概述：本课程旨在介绍多种机器学习算法的特点，帮助学员选择最适合特定问题的解决工具。决策树和支持向量机（SVM）是可以解决回归和分类问题的两种算法，但它们的应用场景不同。更高级的机器学习方法——深度学习，利用人工神经网络（ANN）解决更复杂的问题。本课程是认证人工智能从业者（CAIP）专业证书的第四门也是最后一门课程，深入探讨了多种用于机器学习和深度学习的算法。学员将在实际工作流中构建多个可解决商业问题的模型，最终完成对不同机器学习算法的技术探索。 课程大纲： 1. **构建决策树和随机森林**：介绍决策树和随机森林算法，帮助学员构建用于解决回归和分类问题的机器学习模型。 2. **构建支持向量机（SVM）**：学习如何使用SVM处理异常值和高维数据，构建高效的回归和分类模型。 3. **构建多层感知器（MLP）**：在机器学习的基础上，深入到深度学习的子领域，构建基础的多层感知器（MLP），能处理更复杂的数据任务。 4. **构建卷积和递归神经网络（CNN/RNN）**：将所学的MLP网络应用于更广泛的架构中，学习解决计算机视觉问题的卷积神经网络（CNN）和处理自然语言的递归神经网络（RNN）。 5. **应用所学知识**：通过项目将课程内容应用于实际场景，以巩固所学知识。 本课程的目标是帮助学员掌握多种机器学习算法，提升解决问题的能力。

Build personal resilience (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：建立个人韧性 课程概述：全球化和信息通信技术的进步导致了一个24小时工作环境，特点是快速变化、竞争加剧以及信息交流的爆炸性增长。这些压力不仅加重了工作量和信息处理相关的压力，降低了工作表现，还可能导致意义感和目标感的减弱以及身心健康问题。了解压力及提升应对压力的韧性是当代领导者必备的技能，对于管理工作中的各种要求至关重要。本课程将侧重于现代工作环境中领导者所面临的压力源及应对方法。您将深入探讨个人韧性——面对和应对压力的能力，以及自我管理、动机和组织的策略。同时，您还将学习健康和社交关系如何影响韧性。 课程大纲： 1. **压力与韧性的本质**：探讨压力的影响及当代社会对这一问题的作用。您将开始识别自身的压力源及响应方式，并将其与压力和韧性的模型进行比较。 2. **压力来源**：反思和分析个人工作经历，评估自身的压力源。将介绍四种类型的压力源，帮助您获取构建韧性的见解。 3. **应对压力的方法**：探索如何通过管理压力的方式来增强韧性。分析如何通过优化工作环境和调整视角来降低压力的影响。 4. **建立韧性**：考察韧性人物的特征，特别是心理韧性、健康与社交联系之间的关系，以便反思自身的韧性特征。 5. **高效管理自我：价值观与目标**：检讨时间管理如何影响整体韧性，反思工作目标与价值观的对应关系，提升自我管理效果。 6. **高效管理自我：时间与个人组织**：深入探讨时间管理和个人组织技能，克服拖延和追求完美的常见问题，汇总课程内的重要教训，应用于日常改善，帮助建立韧性。 本课程旨在帮助学员掌握应对压力的技巧，从而提升工作表现和心理健康。

Build Regression, Classification, and Clustering Models (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建回归、分类和聚类模型 概览：在大多数机器学习项目中，最终目标是产生一个模型。模型能够做出决策和预测，帮助企业比人类更好地理解自身、客户及其环境。本课程是认证人工智能从业者（CAIP）专业证书的第三门课程，介绍了一些用于解决常见监督学习问题（回归和分类）及常见无监督学习问题（聚类）的主要机器学习算法。学员将通过之前课程学习的机器学习工作流程，建立多个模型，解决每种问题。 课程大纲： 1. **使用线性代数构建线性回归模型**：深入机器学习算法，了解如何选择合适的算法，并应用于解决问题，从简单线性回归入手。 2. **构建正则化和迭代线性回归模型**：学习如何通过正则化提高线性回归模型的性能，以及应用迭代方法以克服封闭形式解的不足。 3. **训练分类模型**：训练二分类模型，了解多分类模型，掌握不同算法的特点及适用场景。 4. **评估和调整分类模型**：通过评估模型性能和调整参数，提升分类模型的精确度。 5. **构建聚类模型**：在无监督学习中，学习如何通过模型识别未标记数据中的有用模式。 6. **应用所学知识**：通过项目实践，将课程内容应用于实际场景，巩固掌握的知识。 本课程的目标是技术性地探索各种机器学习算法，帮助学员构建解决问题的模型。

Build Wireframes and Low-Fidelity Prototypes (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称: 构建线框图和低保真原型 课程概述: 《构建线框图和低保真原型》是用户体验（UX）设计证书项目中的第三门课程，旨在为您提供申请入门级UX设计工作的技能。在本课程中，您将继续为您的专业UX作品集设计一款移动应用程序。您将从创建故事板开始，并熟悉绘图基础知识。接着，您将使用设计工具Figma创建纸质线框图和数字线框图。此外，您还将创建纸质原型和数字低保真原型。课程由谷歌的当前UX设计师和研究人员授课，通过实际活动模拟现实世界的UX设计场景。完成该证书项目七门课程的学习者将具备申请入门级UX设计师职位的资格。 课程目标: - 制定目标声明。 - 创建两种类型的故事板：大局和特写。 - 理解低保真设计与高保真设计的区别。 - 应用绘图基础知识。 - 应用信息架构原则来组织移动应用程序。 - 为移动应用设计创建纸质线框图。 - 在设计工具Figma中开发数字线框图。 - 创建纸质原型以增加设计的互动性。 - 在Figma中设计低保真原型。 - 识别设计中的隐性偏见和欺骗性模式。 - 继续设计移动应用以纳入您的专业作品集。 成功要求: 要顺利完成本课程，您需完成该证书项目之前的两门课程，或具备进行用户研究以创造同理心图、用户角色、用户故事、用户旅程图、问题陈述和价值主张的能力。同时，您也需要准备纸张和铅笔。 课程大纲: 1. **故事boarding和线框图** - 了解如何利用研究成果来指导设计过程中的构思，创建两种类型的故事板，绘制初始线框图，探索线框图的优势。 2. **创建纸质和数字线框图** - 亲手绘制大量纸质线框图，然后过渡至Figma中的数字线框图，学习Gestalt原则在设计中的应用。 3. **构建低保真原型** - 经过同理、定义和构思的三个阶段后，学习构建移动应用的纸质原型，并在Figma中创建数字低保真原型，同时识别设计中的潜在偏见并避开欺骗性模式。

Build Your First Android App (Project-Centered Course) (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建您的第一个Android应用程序（项目导向课程） 课程概述： 在这门项目导向课程中，您将设计、构建并分发自己独特的Android移动应用程序。我们将提供一套可定制的构建模块，您可以将其组合以创建多种类型的应用程序，同时帮助您熟悉Android开发中的许多重要细节。完成项目后，您不仅会拥有一个个性化的应用程序供自己使用和分享，还将掌握进一步学习Android开发所需的技能和背景知识。 课程开始的要求： 本课程适合已有Java编程基础的学习者，例如完成过入门的大学课程或Coursera的Java编程专业课程。您需要一台稳定互联网连接的计算机，但不需要Android手机，我们将使用免费的软件在计算机上模拟手机环境。我们将使用Android Studio作为集成开发环境（IDE），它兼容大多数计算机和操作系统。 课程时间安排： 总共需学习10小时，积极项目工作10小时。 课程大纲： 1. 引言：介绍课程的教学方法，并展示您在课程结束时能够构建的应用类型。 2. 创建应用故事板：从用户的角度设计个性化应用，学习如何记录设计以获取用户反馈或整理思路。 3. 安装工具，创建HelloWorld应用：指导您使用Android Studio IDE开发Android应用，创建基本的"Hello World"应用，并了解如何将应用程序传输到物理Android设备和模拟器上。 4. 构建第一个交互应用：将图形用户界面与活动关联，创建第一个交互式应用程序。 5. 分步实现您的应用：为期两周的模块，逐步开发5个基本构建模块。 6. 将故事板转化为实际应用：开发其余4个基本构建模块，并将这些模块结合，最终将您的应用构想转化为可执行代码。 通过参加这个课程，您将能够掌握创建Android应用所需的基础技能，并为将来的高级Android开发课做好准备。

Build Your Own iOS App (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建你自己的iOS应用 课程概述：在“构建你自己的iOS应用”项目中，学员将扩展iOS环境中可实现的附加功能和更高级的功能。通过该课程，您将提升自己的开发技能，并将在整个专业化系列中积累的技能应用到一个实际的应用开发项目中。该课程为项目导向，旨在让学员创建一个高质量的应用，作为整个专业化系列的总结项目。目前，该课程使用Swift 2进行授课，团队会在适当的时候对课程进行更新，以适应Swift 3的发布。但请注意，目前所有教学仍基于Swift 2。 课程大纲： 1. 欢迎来到构建你自己的iOS应用：介绍课程内容和路线图。 2. Facetracker库：让人脸检测库运行，并理解其符号/连接。 3. 对象动画（基本）：根据人脸位置创建简单的对象动画。 4. 动画系列（复杂）：根据人脸位置创建一系列动画，并将其与特定外观关联。 5. 最终应用提交：创建一个能够拍照并分享结果的最终应用，进行最终的同伴评估。

Build Your Professional ePortfolio in English (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建您的专业电子作品集（ePortfolio） 课程概述：随着世界上大约一半的人口已在线上，脱颖而出显得尤为重要。而创建个人电子作品集是实现这一目标的最佳方式之一。电子作品集是一个展示个人背景、简历以及工作样本的网站。在本课程中，您将逐步学习如何构建这个网站，以及所需的语法、词汇和写作技巧。您还将学习如何将电子作品集中的信息应用于LinkedIn、Twitter、Instagram和YouTube等其他在线工具，以便与他人建立联系，从而获得工作机会或与其他专业人士交流。每个环节都会通过讲座、理解测验的形式进行学习，并教授如何在网站的每个部分中适当地使用英语。您还将进行自我和同伴评估，掌握制作电子作品集所需的技能，并在网上建立个人品牌。 课程结束时，您将能够： - 为您的电子作品集撰写恰当的标题 - 用简短和较长的形式描述您的工作 - 有效使用标签（hashtags） - 撰写关于您和您工作的有效总结 - 应用适当的词汇撰写教育和职业经历简历 - 理解如何撰写推特内容以获取工作机会 - 学会撰写具体评论并与他人建立网络 - 将电子作品集的内容应用于Instagram、Twitter、LinkedIn或YouTube等其他工具。 课程大纲： 第一部分：开始构建您的品牌 描述：本模块专注于为您的电子作品集做好品牌准备，包括创建有效的标题和能力总结。 第二部分：展示您的工作 描述：本模块专注于撰写您的工作和成就。您将学习用一句话和更长的描述段落来写作。 第三部分：完善简历的主要部分 描述：本模块关注于更新和专业化您的教育和工作经历，以保证简历的完整性。 第四部分：与其他专业人士建立网络 描述：本模块专注于在线与其他专业人士建立有意义的联系，以创造新的职业机会。

Building a Data Science Team (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：建立数据科学团队 课程概述：数据科学是一项团队运动。作为数据科学的高管，您的工作是招募、组织和管理团队以取得成功。在这一周的课程中，我们将讨论如何找到合适的人选来组成您的数据科学团队，如何组织他们以最大限度地增强他们的能力与成功感，以及如何在团队扩大时进行管理。该课程专注于快速让您掌握建立和管理数据科学团队的过程，旨在为您提供便利而不牺牲任何重要内容。我们将技术信息置于一旁，以便您能专注于管理团队并推动其发展。 完成本课程后，您将能够： 1. 理解数据科学团队中不同角色，包括数据科学家和数据工程师。 2. 了解数据科学团队与组织中其他团队的关系。 3. 知晓不同数据科学团队成员的预期资格。 4. 掌握面试数据科学家的相关问题。 5. 管理团队入职流程的方法。 6. 指导数据科学团队取得成功的策略。 7. 鼓励和赋能数据科学团队的技巧。 学习时间：1周，需投入4-6小时。 课程大纲： - 第一部分：建立数据科学团队 - 描述：欢迎参加建立数据科学团队课程！本课程为单模块，建议在一周内完成，按顺序学习材料效果最佳。每节课包含视频和阅读材料，并配有一个5个问题的测验，需在测验中获得4分或以上才能通过。总体上，测验共有17%的分值，最后一个测验占15%。期待您的参与，并期待您对学习社区的贡献。您可以通过讨论区与同学讨论课程内容并介绍自己。如果有课程内容的问题，请在论坛中发帖以获得帮助。若有Coursera平台的技术问题，请访问学习者帮助中心。祝您学习顺利，享受课程！ - Jeff

Building a Healthy Plate (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：打造健康饮食 课程概述：在营养信息纷繁复杂的世界中，我们如何知道哪些食物对我们有益？健康饮食模式的组成是什么，为什么这很重要？ 在这门迷你课程中，我们将通过研究已被证实能够预防慢性饮食相关疾病的饮食模式，来探讨饮食与健康之间的关系。我们将讨论健康饮食模式中常见食品和饮料的营养成分，并探索有助于您做出改变的策略。 课程大纲： 1. 名称：定义健康饮食 描述：欢迎来到健康饮食课程的第一周！我们将探讨不同的饮食模式，然后讨论以植物为基础的饮食和素食主义。 2. 名称：食物的健康属性：水果、蔬菜和谷物 描述：在本周，我们将探讨水果、蔬菜、谷物和纤维的健康属性和益处。 3. 名称：食物的健康属性：脂肪和蛋白质的来源 描述：本周，我们将探讨植物和动物基蛋白产品，以及乳制品。 4. 名称：整合所学知识 描述：在本周，我们将运用课程中学习的知识，构建一顿满足您、亲人或想象中的某人的营养需求的健康餐。

Building a Large-Scale, Automated Forecasting System (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建大规模自动化预测系统 课程概述：本课程教授如何使用SAS Visual Forecasting工具开发和维护大规模预测项目。初期重点在于选择适当的数据创建方法和变量转化、模型生成及模型选择。随后，学习如何通过修改系统中的默认流程来提高整体基线预测性能。该课程适合希望增强其机器学习技能的分析师，特别是对适用于分析、修改、建模、预测和管理随着时间收集的变量数据的工具感兴趣的人员。由于课程主要基于语法，因此参加者需具备一定的编码基础，有面向对象语言的经验和处理大型表格的熟悉度将更为有益。 课程大纲： 1. 专业领域概述：介绍该专业领域课程及期望。 2. 课程概述：本模块概述课程内容。 3. 大规模预测介绍：概述用于解决大规模预测问题的ATSM包中的对象和方法。 4. 探索与处理时间戳数据：使用TSMODEL过程执行时间序列累积和缺失值解释，并讨论时间序列层次结构及BY语句的使用。 5. 自动预测：模型规范与选择：使用ATSM包进行自动预测、模型选择和规范。 6. 创建自定义模型和管理模型列表：提供逐步指导，构建自定义规范并将模型纳入自动模型选择流程。 7. 预测系统中的事件变量：生成事件变量的多种方式，并选择冠军模型生成自动预测。 8. 统计预测的协调：描述协调过程及其工具和选项。 9. 设置预测系统并生成最佳预测：讨论提高预测精度的最佳实践和系统工具。 10. 课程复习：测试对课程材料的理解。 该课程帮助分析师掌握开发和优化大型预测系统的技能，适合希望在数据建模和时间序列预测领域深化知识的学员。

Building a Toolkit for Your Sales Process (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建销售流程工具包 课程概述： 在第四课中，我们将真正“将所有内容结合在一起”。我们将回顾从交换实验中获得的见解，并使用我们每周创建的工具来整理您的销售工具包。 课程大纲： 第一部分： 标题：第一周：交换你的东西！ 描述：本周我们将回顾从交换实验中获得的见解，并开始整理您的销售工具包。 第二部分： 标题：第二周：构建自己的工具包：价值 描述：本周专注于您的销售工具包。我们将讨论工具包的价值以及如何使其为您服务。 第三部分： 标题：第三周：构建自己的工具包：细化 描述：本周我们将重点细化您的销售工具包。您的工具包应该是一个随着时间推移而持续改进的动态文档，我将向您展示如何做到这一点。 第四部分： 标题：第四周：构建自己的工具包：传递热情！ 描述：在销售艺术中达到真正掌握的最佳方式之一是教会他人。您已经建立了这个出色的销售工具包，并获得了一套强大的销售知识、技能和纪律。本周您的任务是传递热情，教会他人如何做到这一点。

Building AI Applications with Watson APIs (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用Watson API构建AI应用程序 课程概述：学习者将能够编写利用多个Watson AI服务（如Discovery、Speech to Text、Assistant和Text to Speech）的应用程序。在课程结束时，学员将掌握合并Watson服务的最佳实践，以及如何利用Discovery和Assistant构建互动信息检索系统。 课程大纲： 1. 模块1：简介 描述：在本模块中，我们将讨论课程的先决条件、范围以及我们将使用的技术。同时，将帮助您在IBM Cloud上设置使用关键的Watson服务。 2. 模块2：Watson Discovery 描述：在本模块中，您将学习Watson Discovery，这是从大量非结构化数据中提取见解的优秀工具。您还将了解Watson Assistant与Discovery之间的集成原理。 3. 模块3：构建聊天机器人 描述：在本模块中，我们将开始创建一个学生顾问聊天机器人，利用Watson Assistant。然后，我们将使用IBM Cloud Functions将其与Watson Discovery集成。 4. 模块4：赋予其声音 描述：在本模块中，您将学习有关通过音频与聊天机器人交互的各种选项。在实验中，您将工作于将Watson Assistant与Watson Speech API集成。 5. 模块5：部署 描述：本模块将教您如何将聊天机器人部署到各种渠道，包括Facebook Messenger和Slack。 6. 模块6：项目 描述：在第六模块中，您将运用新学到的技能，创建一个Coursera学生顾问聊天机器人。该聊天机器人将利用至少两个Watson服务，包括Watson Assistant和Watson Discovery。

Building AI Powered Chatbots Without Programming (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：无需编程构建 AI 驱动的聊天机器人 课程概述：本课程将教您如何创建有用的聊天机器人，无需写任何代码。利用 IBM Watson 的自然语言处理能力，您将学习如何设计、实施、测试和部署聊天机器人，以吸引用户，而非让他们失望。 按照课程承诺，您将学习如何通过 Watson Assistant（前身为 Watson Conversation）可视化地创建聊天机器人，并通过方便的 WordPress 插件将其部署到自己的网站上。如果您没有网站，也没关系，课程将为您提供一个。 聊天机器人在行业中是一个热门话题，正迅速崛起。每天都有越来越多需要这种特定技能的新职位，咨询顾问的收费也水涨船高，对聊天机器人的兴趣在快速增长中。 根据 Gartner 的预测，到 2020 年，85% 企业与客户的互动将通过自动化手段（即聊天机器人和相关技术）进行。 这是一个学习这组极具需求技能的机会，为您提供一个温和的入门，无需留下任何死角。 课程大纲： 1. **聊天机器人基础** 学习聊天机器人的基本概念及其在客户服务中的变革性作用，探讨聊天如何通过自动化例行任务来提升运营效率，逐步创建一个业务聊天机器人。 2. **决策树聊天机器人** 探索决策树与生成 AI 聊天机器人的关键区别，了解如何在特定需求下设计聊天机器人，使其能够有效回应用户互动。 3. **聊天互动中的变量** 深入探索行动变量与会话变量在聊天互动中的作用，分析如何利用这些变量提高用户体验。 4. **增强聊天机器人功能** 学习使用 IBM watsonx Assistant 提升聊天机器人的功能，包括创建推荐系统以及管理会话状态，以改善用户互动。 5. **聊天机器人部署要素** 理解如何在不同环境中部署聊天机器人，学习使用嵌入代码，在网站、手机、短信和社交媒体上进行部署。 6. **期末考试与课程总结** 通过期末考试应用所学知识，总结关键术语和概念，为学习的下一步做好准备。

Building Batch Data Pipelines on GCP (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp

简介: 课程名称：在GCP上构建批量数据管道 课程概述：数据管道通常属于额外加载、提取-加载-转换或提取-转换-加载等范式。该课程将介绍哪些范式适用于批量数据，并讨论何时使用这些范式。此外，课程还涵盖了Google Cloud上用于数据转换的多种技术，包括BigQuery、在Dataproc上执行Spark、Cloud Data Fusion中的管道图和使用Dataflow进行无服务器数据处理。学习者将通过Qwiklabs获得在Google Cloud上构建数据管道组件的实践经验。 课程大纲： 1. **引言** - 描述：本模块介绍课程内容和日程安排。 2. **批量数据管道构建概论** - 描述：本模块回顾数据加载的不同方法：EL、ELT和ETL，以及何时使用它们。 3. **在Dataproc上执行Spark** - 描述：本模块展示如何在Dataproc上运行Hadoop，如何利用Cloud Storage，以及如何优化Dataproc作业。 4. **使用Dataflow进行无服务器数据处理** - 描述：本模块讲解如何使用Dataflow构建数据处理管道。 5. **使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道** - 描述：本模块展示如何使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道。 6. **课程总结** - 描述：课程总结 módulos para revisar todo el programa y los aprendizajes obtenidos.

Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-br

简介: 课程名称：在 GCP 上构建批处理数据管道（葡萄牙语） 概述：数据管道通常分为以下几种模型：提取-加载（EL）、提取-加载-转换（ELT）或提取-转换-加载（ETL）。本课程将介绍在处理批量数据时应使用的模型及其使用场景。同时，我们将探讨 Google Cloud Platform 上多种数据转换技术，包括 BigQuery、在 Cloud Dataproc 上运行的 Spark、Cloud Data Fusion 中的管道图，以及使用 Cloud Dataflow 进行无服务器数据处理。在 Qwiklabs 的实践活动中，参与者将创建 Google Cloud Platform 上的数据管道组件。 课程大纲： 1. **介绍** 描述：在本模块中，我们将介绍课程内容和安排。 2. **批处理数据管道的创建简介** 描述：本模块分析不同的数据加载方法：EL、ELT 和 ETL（以及何时使用每种方法）。 3. **如何在 Dataproc 上执行 Spark** 描述：本模块展示如何在 Dataproc 上运行 Hadoop，如何使用 Cloud Storage，及如何优化 Dataproc 作业。 4. **使用 Dataflow 进行无服务器数据处理** 描述：本模块讨论如何使用 Dataflow 创建数据处理管道。 5. **使用 Cloud Data Fusion 和 Cloud Composer 管理数据管道** 描述：本模块展示如何使用 Cloud Data Fusion 和 Cloud Composer 管理数据管道。 6. **课程总结** 描述：对课程内容进行总结。 这个课程将帮助学员深入了解在 Google Cloud Platform 上构建和管理批处理数据管道的不同方法和工具。

Building Batch Data Pipelines on GCP en Español (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-es

简介: 课程名称：在GCP上构建批量数据管道（西班牙语） 概述：本课程主要探讨数据管道的不同范式，包括提取-加载（EL）、提取-加载-转换（ELT）和提取-转换-加载（ETL）。课程将向学员解释在处理批量数据时，应如何选择适当的管道范式。同时，课程还介绍了多种Google Cloud Platform的技术，用于数据转换，包括BigQuery、在Cloud Dataproc上运行Spark、在Cloud Data Fusion中创建管道图，以及通过Cloud Dataflow进行无服务器的数据处理。参与者将通过QwikLabs获得实际操作经验，学习如何在Google Cloud Platform上构建数据管道组件。 课程大纲： 1. **介绍**：本模块介绍课程及其大纲。 2. **批量数据管道构建简介**：本模块回顾不同的数据加载方法：EL、ELT和ETL，以及何时适合使用它们。 3. **在Dataproc上运行Spark**：本模块展示如何在Dataproc上运行Hadoop，使用Cloud Storage，并优化Dataproc作业。 4. **使用Dataflow进行无服务器数据处理**：本模块涉及如何使用Dataflow构建数据处理管道。 5. **使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道**：本模块展示如何使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道。 6. **课程总结**：本模块对课程内容进行总结。

Building Batch Data Pipelines on GCP en Français (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-fr

简介: 课程名称：在 GCP 上构建批数据管道（法语） 概述：通常情况下，数据管道基于“提取与加载”（EL）、“提取、加载与转换”（ELT）或“提取、转换与加载”（ETL）模型。在本课程中，您将学习如何在处理批量数据时应用这些不同的模型。此外，您将了解多个 Google Cloud Platform 的技术，这些技术可以用于数据转换，包括 BigQuery、在 Cloud Dataproc 上运行的 Spark、Cloud Data Fusion 中的管道图以及使用 Cloud Dataflow 进行无服务器数据处理。课程还提供了 QwikLabs 的实践研讨会，让您有机会创建 Google Cloud Platform 上数据管道的组成部分。 课程大纲： 第一部分：在 Cloud Dataproc 上运行 Spark 描述：在此模块中，您将学习如何在 Cloud Dataproc 上运行 Hadoop，利用 GCS，并优化您的 Dataproc 任务。 第二部分：总结 描述：本模块总结了本课程中涉及的主题。

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版 (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-jp

简介: 课程名称：在GCP上构建批量数据管道（日本语版） 课程概述：本课程探讨了数据管道的不同分类方式，包括抽取-加载（EL）、抽取-加载-转换（ELT）和抽取-转换-加载（ETL）。课程将介绍在何种情况下使用这些方式处理批量数据，并重点阐述在Google Cloud Platform上采用的数据转换技术，如BigQuery、Cloud Dataproc中的Spark执行、Cloud Data Fusion中的管道图，以及通过Cloud Dataflow实现的无服务器数据处理。学员将通过Qwiklabs实践，亲自构建Google Cloud Platform上的数据管道组件。 课程大纲： 1. **入门**：介绍课程内容及议程。 2. **批量数据管道构建的概述**：探讨数据读取的多种方法及EL、ELT、ETL的使用时机。 3. **在Dataproc上执行Spark**：展示如何在Dataproc上运行Hadoop，利用Cloud Storage，并优化Dataproc作业。 4. **使用Dataflow进行无服务器数据处理**：讲解如何使用Dataflow构建数据处理管道。 5. **使用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道**：探讨如何利用Cloud Data Fusion和Cloud Composer管理数据管道。 6. **课程总结**：对课程内容进行总结。 本课程旨在帮助学员掌握在Google Cloud Platform上构建和管理高效的批量数据管道技能。

Building Cloud Native and Multicloud (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-building-cloud-native-and-multicloud

简介: 课程名称：构建云原生和多云环境 概述：本课程将涵盖构建和运行云原生应用程序的核心概念和实践，以及如何在多云环境中运行这些应用程序。内容包括微服务、DevOps、CI/CD、Docker、Kubernetes 和 OpenShift 等技术和实践。该课程旨在帮助希望学习构建云原生应用程序指导原则并管理这些应用程序于多个云平台（包括私有云和公共云）上的所有人。此外，还将讨论如何自动化构建和运行云原生应用程序及其运行环境的常见功能。 建议有一定的云概念和现代开发实践基础，同时，需要拥有 IBM Cloud 账户并对命令行接口有基本了解，以便进行实践实验。 课程大纲： 1. **云原生和多云概念及目标**：讨论创建云原生（CN）应用程序的目标和方法。 2. **将应用程序迁移至优势云基础设施**：描述现代化应用程序的三条转型路径，重点探讨基础设施迁移路径。 3. **现代化应用程序为云原生**：学习使用云原生设计原则现代化应用程序，通过对比传统单体架构和现代微服务架构来说明微服务架构的优势。 4. **将 CI/CD 应用于云原生应用程序**：了解持续集成、持续交付和持续部署（CI/CD）的概念、原则和实践，并熟悉实施 CI/CD 流水线的工具。 5. **在多云部署中管理应用程序**：学习混合云和多云架构的类型及其优势，了解组织采用此类云部署策略的原因。熟悉 OpenShift 通过统一界面和工具集帮助组织跨多个云平台构建和运行工作负载的方式。 6. **最终项目**：运用课程中学到的技能，通过在第 4 模块的实践实验“将 CI/CD 应用于云原生应用程序”中完成的工作进行实践。在开始最终作业之前，请完成练习：更新管道以在 Git 提交时运行。 该课程为希望掌握云技术和多云环境中应用管理的学习者提供了全面的知识体系。

Building Cloud Services with the Java Spring Framework (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/cloud-services-java-spring-framework

简介: 课程名称：用 Java Spring 框架构建云服务 课程概述：本在线课程通过实例讲解如何运用面向对象设计技术、Java 编程语言特性、Java Servlets、Java Spring 框架以及云计算平台（如亚马逊网络服务）来构建云服务。鉴于构建安全且可扩展的移动/云平台的重要性，本课程不仅教授如何构建云服务，还强调如何以安全、可扩展和高效的方式进行构建。在创建云服务的讨论中，安全性和可扩展性的话题将贯穿始终，使学生从一开始就学习如何创建稳健的云服务。 课程大纲： 第1周：内容待描述 第2周：内容待描述 第3周：内容待描述 第4周：内容待描述

Building Containerized Applications on AWS (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/containerized-apps-on-aws

简介: 课程名称：在AWS上构建容器化应用程序 课程概述：本课程将介绍容器技术及其如何用于现代化应用程序，同时探索不同的AWS服务如何用于管理和编排这些容器。容器技术存在已久，且仍在不断获得人气。其中两种最常见的选项是Docker和Kubernetes，它们各自具有独特的功能。无论选择哪种技术，容器编排都是一大挑战。与传统的单体应用不同，容器化应用可以在容器级别进行扩展。 AWS提供多种服务来帮助进行容器编排，包括Amazon Elastic Container Service（ECS）、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）、Amazon Lightsail和Amazon Elastic Container Registry（ECR）。在整个课程中，专家讲师将深入讲解这些服务及一般的容器技术和能力。 本课程结合视频讲座、演示和实践实验，以帮助您部署和管理容器化应用程序。 更新：该课程将于2022年4月7日停止接受新学员注册。如果您已报名，则只要保持注册状态，仍将在Coursera仪表盘上看到该课程。 如果您希望获得课程证书，请在4月6日之前升级或申请经济援助。如果您是Coursera for Business的学习者，可以继续使用赞助学分。要获得课程证书，您需要在10月6日之前完成所有评分作业，包括同行评审。在此之后，将不再接受新作业提交以获得证书学分。 我们正在开发一门新的关于AWS容器化应用程序的课程，预计将于今年晚些时候发布。 课程大纲： - 第一部分：第一周 - 第二部分：第二周 - 第三部分：第三周 - 第四部分：第四周 - 第五部分：第五周

Building Conversational Experiences with Dialogflow (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：使用Dialogflow构建对话体验 课程概述： 本课程旨在教授学员如何利用Dialogflow平台创建和管理智能对话系统。通过该课程，学员将掌握设计对话流、理解自然语言处理基础、集成多种聊天平台，以及优化用户体验的技能。无论是用于客户服务、虚拟助手还是其他应用，此课程都将提供实用的知识和工具，帮助学员构建效率高、用户友好的对话体验。 课程大纲： 1. 引言 - 了解对话体验的重要性 - Dialogflow的概述 2. 创建第一个对话代理 - 设置Dialogflow环境 - 创建简单的对话代理 3. 理解自然语言处理 - 意图和实体的定义 - 如何训练模型以理解用户输入 4. 设计对话流 - 创建多轮对话 - 设计用户友好的交互 5. 集成聊天平台 - 将Dialogflow与Facebook Messenger等平台集成 - 测试和部署对话代理 6. 优化和分析 - 收集用户反馈 - 使用数据分析优化对话体验 7. 高级主题 - 使用Webhook实现复杂逻辑 - 实现多语言支持 通过本课程，学员将获得实践经验，能够在真实场景中应用所学知识，创建高度互动的对话系统。

Building Culture in a Scale Up (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-culture-in-a-scaleup

简介: 课程名称：构建规模化文化 课程概述：在从初创公司转变为规模化公司时，公司文化会发生变化。随着公司发展并吸纳不同的人才和角色，文化在确保每个人理解公司的使命、价值观、战略和目标方面变得愈发重要。本课程将帮助您在规模化过程中塑造企业文化。您将探索创始人与公司文化之间的关系，了解这种关系在确保成功过渡至规模化中的重要性，获得有关如何构建和培育多元化团队的见解，并理解公司治理结构的关键重要性，以便为您的组织实施合适的结构。 文化可以成为您公司的超级力量，通过本课程，您将能够建立和维护公司文化，这将支持您在规模化阶段及以后的发展。 课程大纲： 第一部分：文化 描述：文化是可以扩展的，但人无法。要确保员工在创始人在场时和不在场时的行为一致，您必须正确处理文化这一方面。在本模块中，我们将从规模化的角度探讨文化概念，理解其重要性，并开始建立在增长和变革期间推动公司文化的关键实践。 第二部分：多样性 描述：多样性不仅包括不同的背景，如国籍、年龄和性别，还包括引入具有不同经验和优势的人。在本模块中，您将获得成功公司的见解，这些公司在其文化中融入了多样性，您将学习如何在全球和国际团队中建立和促进多样性。 第三部分：公司治理 描述：当您开始扩张时，强大的公司治理是必不可少的。在本模块中，您将了解顾问委员会及其他必要的结构，以确保您在合规和一般要求方面做好准备。 第四部分：团队 描述：在这部分，我们将深入探讨团队在推动公司文化和实现公司目标过程中的重要作用，以及如何优化团队结构和运营。

Building Data Visualization Tools (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/r-data-visualization

简介: 课程名称：构建数据可视化工具 课程概述： 数据科学革命带来了来自各种新来源的大量数据。这些新数据集用于以前从未考虑过的新问题。可视化仍然是从数据中得出结论的强大方法，但新数据类型的涌入需要开发新的可视化技术和构件。此课程将为您提供创建这些新可视化构件的技能。我们将重点关注ggplot2框架，并描述如何使用和扩展该系统，以满足您所在组织或团队的特定需求。完成本课程后，学习者将能够构建可视化各种数据类型所需的工具，并具备应对新数据类型的基础知识。 课程大纲： 1. 欢迎来到构建数据可视化工具 - 描述：在我们开始之前，将对课程进行快速概述。 2. 使用ggplot2绘图 - 描述：现在，我们将深入学习创建和定制ggplot2图表。 3. 地图和互动图表 - 描述：地图是许多数据可视化中的关键部分。在这一模块中，我们将教您如何使用ggplot2和ggmap创建简单和动态地图，如何叠加数据，以及如何创建美国县的叶面积图。 4. grid包 - 描述：R中的grid包实现了构成ggplot2绘图系统的基本图形函数。在本模块中，您将学习如何使用grid构建图形。 5. 构建新的图形元素 - 描述：在ggplot2中构建和修改主题是该包和数据图形构建系统的关键功能。在最后一个模块中，您将学习如何构建新主题，并使用新功能修改现有主题。

Building Database Applications in PHP (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/database-applications-php

简介: 课程名称：在PHP中构建数据库应用程序 概述：在本课程中，我们将探索PHP中的面向对象模式。学习如何使用可移植数据对象（PDO）库连接到MySQL，并在PHP语言中发出SQL命令。同时，我们还将学习PHP如何使用Cookies和管理会话数据。课程将介绍如何避免数据的重复提交、如何实现闪存消息，以及如何使用会话在Web应用程序中登录用户。最后，我们将构建第一个完整的应用程序，包含多个屏幕，用于创建、读取、更新和删除（CRUD）我们的数据。这将综合之前的所有概念，并构成后续所有Web应用的基础。课程假设学习者已经参加了该专业的“构建Web应用程序”课程。 大纲： 1. PHP对象 描述：我们将研究PHP中的面向对象模式。 2. 连接PHP与MySQL 描述：我们将学习如何使用可移植数据对象（PDO）库连接MySQL并在PHP语言中发出SQL命令。 3. PHP的Cookies和会话 描述：我们将研究PHP如何使用Cookies并管理会话数据。 4. PHP重定向、路由和认证 描述：我们将探索如何避免数据重复提交，如何实现闪存消息，以及如何在Web应用程序中使用会话登录用户。 5. 构建CRUD应用程序 描述：现在我们将构建第一个完整的应用程序，包含多个屏幕，用于创建、读取、更新和删除（CRUD）我们的数据。这将把以前的所有概念结合起来，并为后续的所有Web应用奠定基础。

Building Deep Learning Models with TensorFlow (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-deep-learning-models-with-tensorflow

简介: 课程名称：使用 TensorFlow 构建深度学习模型 课程概述： 世界上大多数数据都是未标记和非结构化的。浅层神经网络难以捕捉到例如图像、声音和文本数据中的相关结构。深度网络能够发现此类数据中的隐藏结构。在本课程中，您将使用 TensorFlow 库将深度学习应用于不同的数据类型，以解决实际问题。 学习目标： 完成本课程后，学习者将能够： - 解释 TensorFlow 的基础概念，包括主要功能、操作和执行管道。 - 描述如何在曲线拟合、回归、分类和误差函数最小化中使用 TensorFlow。 - 理解不同类型的深度架构，如卷积网络、递归网络和自编码器。 - 应用 TensorFlow 进行反向传播，以在训练神经网络时调整权重和偏差。 课程大纲： 1. 高级 Keras 功能 - 概述 Keras 的高级特性，涵盖复杂模型创建的 Keras 函数 API，创建自定义层和模型的过程，及 Keras 与 TensorFlow 2.x 的集成以增强功能，含实验和测验。 2. Keras 中的高级 CNN - 开发高级卷积神经网络（CNN）并学习数据增强技术，实施迁移学习和利用预训练模型，使用 TensorFlow 增强图像处理能力。 3. Keras 中的 Transformer - 构建和训练高级 Transformer，开发用于序列数据和时间序列的 Transformer 模型，实施高级文本生成技术。 4. Keras 中的无监督学习和生成模型 - 学习无监督学习的原则，构建和训练自编码器及扩散模型，开发生成对抗网络（GAN）并整合 TensorFlow 以应对高级无监督学习任务。 5. Keras 的高级技术 - 掌握 Keras 的高级模型开发技术，创建自定义培训循环，优化模型及进行超参数调整。 6. Keras 的强化学习简介 - 学习强化学习的基本概念及其应用，涵盖使用 Keras 的 Q-Learning 算法，开发和训练深度 Q 网络（DQN）。 7. 期末项目和作业 - 实施最终项目并进行最终评估。 通过本课程的学习，您将获得深度学习模型开发的实用技能，能够有效应用于各种数据分析和处理任务。

Building Fintech Startups in Emerging Markets (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-fintech-startups

简介: 课程名称：在新兴市场建立金融科技创业公司 概述：在新兴市场启动小型企业可以带来丰厚的回报。这个过程中，很多企业家精神的机会源于需求或解决实际问题的驱动力。因此，新兴市场常常为颠覆性创新提供巨大机遇。企业家精神促进了经济增长并积极应对社会问题，帮助一些社区繁荣发展。随着金融科技的崛起，利用云计算、区块链和机器学习等技术的金融解决方案已绕过或与传统金融机构合作，服务新的市场。 本课程将从“什么是企业家精神？”开始，逐步介绍常用的商业计划工具，如设计思维和商业模式画布。设计思维是一种鼓励创业公司专注于用户中心的产品和服务的方法论。同时，课程还涉及监管、知识产权、融资和增长等对创业公司至关重要的主题。 我们邀请了许多专家，他们教导和支持创业者。课程中将与多家处于不同创业阶段的公司进行探讨，例如Zlto（数字货币）、Yoco（移动支付）、Proof of Steak（替代资产投资）和Kuba（小企业的数字中介）等。 我们将学习到，没有“准备好”或“选择完美时机”成为企业家的说法。你已经是一个创业者，所以让我们通过这门课程与全球同伴一起迈出下一步。这门课程适合每个人，而不仅仅是对金融科技感兴趣的人。 课程大纲： 1. 企业家精神基础 - 描述：欢迎来到金融科技创业的第一周！我们将讨论什么是企业家精神、成为企业家的意义，以及新兴市场的定义。随后，我们讨论创业公司的典型阶段，并介绍真实金融科技创业公司的成长历程，帮助你在自己的创业道路上前行。 2. 启动前阶段 - 描述：欢迎来到第二周！这周我们将进入创意构思和设计思维过程，讨论人们如何解决问题和寻找解决方案，并分享工具和经验。你将听到Kuba、Zlto和Yoco的创始人谈他们的产品以及如何关注客户需求。 3. 启动阶段 - 描述：第三周我们将探讨创业公司的构建，讲解法律基础、监管环境和创业融资等问题。这些问题对创业公司有重大影响，我们将听取专家和企业家的见解以及他们的实际经验。 4. 成长与扩展支持 - 描述：恭喜你到达最后一周！本周讲解创业者成功和成长所需的支持类型。在同伴评审作业中，你需要采访一位创业者，了解他们创建公司的历程。此外，我们将分享一些关于Aerobotics和Custos等公司的案例研究，深入探讨他们的成长经历。

Building Generative AI-Powered Applications with Python (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-gen-ai-powered-applications

简介: 课程名称：使用 Python 构建生成式 AI 应用程序 课程概述：准备好参与互动学习体验，构建真实世界的生成式 AI 应用程序和聊天机器人了吗？ 在这门动手实践的课程中，您将使用 Python、Flask、Gradio 和 LangChain 开发一系列指导项目，以创建适用于实际场景的 AI 驱动应用程序，包括语音助理、会议摘要器、语言翻译器以及个性化职业教练。您将与流行的大型语言模型（LLMs）如 GPT-3、Llama 2 和 Flan-UL2 一起工作。 课程大纲： 1. 生成式 AI 图像描述： - 学习生成式 AI 和基础模型的基本原理，掌握现代 AI 应用的驱动因素。 - 通过使用 BLIP 模型进行图像描述，获得实践经验，并利用 Gradio 构建互动用户界面。 - 使用 Hugging Face 访问预训练模型和数据集，并学习如何通过 IBM Code Engine 部署 AI 应用。 2. 创建 ChatGPT 类似的网站： - 学习使用生成式 AI 工具构建自己的 ChatGPT 应用。 - 利用 Facebook 的 BlenderBot 模型，使用 Hugging Face 的 Transformers 库进行实践，探索大型语言模型、提示工程和用户界面设计。 - 完成项目后，能够创建和定制自己的对话式 AI 网站。 3. 创建语音助理： - 探索如何通过结合 OpenAI 的 GPT-3 和 IBM Watson 的语音识别与合成服务，构建生成式 AI 驱动的语音助理。 - 学习应用结构、使用 Docker 进行容器化部署，并实现能够理解语音输入并自然回应的语音助理。 4. 生成式 AI 驱动的会议助理： - 构建能够转录、总结和回答会议内容问题的会议助理，了解 IBM watsonx.ai、Meta Llama 2 和 OpenAI Whisper 的使用。 - 通过实践课堂，实施功能性会议助理，展示生成式 AI 的商业应用。 5. 使用生成式 AI 和 RAG 总结私人数据： - 了解如何构建应用程序，使用自己的数据进行总结和问题回答。 - 探索检索增强生成（RAG）概念，使用 LangChain 和 Llama 2 创建能够检索和总结私人文档的聊天机器人。 6. 具有 LLM 和 STT/TTS 的通用语言翻译器： - 学习构建实时语音翻译助理，集成大语言模型与 IBM Watson 语音库。 - 了解语音到文本（STT）、翻译文本和语言转换的工作流程，应用 Python、Flask、HTML、CSS 和 JavaScript 创建用户友好的基于 Web 的语音助理。 7. [加分项目] 构建 AI 职业教练： - 学习使用大型语言模型构建个性化的 AI 职业教练。 - 探索如何利用生成式 AI 为求职者提供简历反馈、职位匹配和面试准备指导，通过实践实现针对用户输入生成个性化的职业建议。 通过这门课程，您将掌握实际应用生成式 AI 的技能，为实现真实世界的 AI 应用做好准备。

Building High Quality User Experience Using Material UI (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-high-quality-digital-experiences-using-material-ui

简介: 课程名称：使用 Material UI 构建高质量用户体验 课程概述：用户体验建立在用户与产品、系统或服务的体验和互动基础上。在 web 应用程序中提供高质量的数字体验需要编写关注显示、导航、操作、输入和沟通的 CSS 代码。然而，CSS 自身存在一系列挑战，可以通过使用 Material UI 设计库来解决。该课程将使您能够使用 CSS-in-JS，并与像 Material UI 这样的设计系统合作，快速开发高质量的 React 应用程序。 课程大纲： 第一部分 标题：使用现代 CSS 技术为 React 组件加样式 描述：“层叠样式表 (CSS) 是一种样式语言，使展示和内容的分离成为可能，包括布局、颜色和字体。通过增强 CSS 使用 styled-components，使得 React 组件系统的样式编写变得简单。作为开发者，您将能够利用 ES6 和 CSS 的技能，无压力地使用 styled components 为应用程序加样式。 第二部分 标题：使用 Material 设计系统为 React 组件加样式 描述：“如今，创建引人入胜的以用户为中心的应用程序以提供高质量数字体验的需求愈发迫切。Material Design 是一种设计语言，帮助开发者快速构建响应式、可用且可扩展的应用程序。

Building High-Performing Teams (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/high-performing-teams

简介: 课程名称：建设高效团队 概述：在现代组织中，团队至关重要，但大多数团队未能发挥其潜力。团队成员之间的误沟通以及小组在市场或组织变更中的适应困难，都会导致绩效下降。缺乏对这些挑战的自我意识会进一步影响团队表现。基于多年的团队文化研究和咨询经验，本课程将帮助您理解妨碍生产力的问题，并为您提供创造积极变革的工具。此外，课程将指导您建立团队的基本规则和结构，以便为成功奠定基础。 您将获得诊断团队问题的技能，如冲突、集体思维和缺乏承诺，能够在问题失控之前识别出来。课程提供调整团队行为的框架，以最大化团队成员的表现。您还将了解普通团队类型（如初创公司和虚拟团队）常见的障碍，并学习针对每种类型的解决方案。 大纲： 1. 课程概述：了解团队的重要性以及如何识别影响生产力的问题。 2. 团队基础设置：通过团队章程建立良好的开端，制定团队目标、角色和规范。 3. 诊断团队问题：探索导致团队表现不佳的各种问题，并学习有效识别和讨论这些问题的方法。 4. 培训情感智力团队：在了解团队问题后，获得实施有效行为变更的工具，以促进团队目标实现。 5. 管理常见团队类型：探讨全球团队和委员会等常见团队面临的挑战，听取成功应对这些挑战的实用建议，包括来自创业者和前职业足球运动员Anthony Maher的见解。

Building Interactive 3D Characters and Social VR (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建互动式3D角色和社交虚拟现实 课程概述：在虚拟现实中，见到另一个人是令人惊叹的体验。这种交流方式与现实生活中的面对面交谈相似，具有独特性。由于对方与你在同一虚拟空间中，身体语言的表达和反应方式与平面屏幕截然不同。本课程将帮助你创建逼真的社交互动体验。 你将学习社交互动的心理学及在Unity3D中实施这些互动的实用技能。课程涵盖3D角色动画的基础知识，以及如何创建身体语言，制作能够回应玩家言语和身体语言的角色。同时，你还会学习关于化身（代表其他玩家的虚拟形象）和代理（计算机控制的非玩家角色）以及两者的实施方式。 正如许多人所说，社交是虚拟现实的未来。本课程将帮助你成为虚拟现实社交体验未来的一部分。 课程大纲： 1. 介绍虚拟角色 - 描述：在本模块中，您将开始了解人类角色在虚拟现实中的作用，这些角色可以代表其他真实的人（化身），也可以由计算机控制（代理）。无论哪种方式，它们都是虚拟社交互动的基础。 2. 虚拟现实中的身体动画 - 描述：在本模块中，您将学习身体在社交互动中的角色，以及如何对虚拟角色的身体动作进行动画和控制。 3. 面部动画 - 描述：面部是最重要的社交和情感信号之一。在本模块中，您将学习面部和眼睛在社交互动中的作用，以及如何在虚拟现实中再现这些信号。 4. 社交虚拟现实 - 描述：本模块将整合您关于虚拟角色所学的所有知识，探讨如何建立真实的社交体验。

Building Interactive User Interfaces Using React Library (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-interactive-user-interfaces-using-react-library

简介: 课程名称：使用 React 库构建交互式用户界面 课程概述：前端应用程序需要具备吸引人的、响应迅速的用户界面以及流畅的用户体验，单页面应用（SPA）正好满足这些期望，因为它们更轻便高效。React 是一个流行的 JavaScript 库，用于开发复杂的单页面应用用户界面。Facebook、Instagram、Netflix 和 Airbnb 等知名网站均使用 React。 在本课程中，您将学习如何通过开发可重用和可测试的 React 类组件来构建一个 SPA。该库帮助您探索增强 Web 应用性能的 React 特性，允许进行部分页面更新。 课程大纲： 第一部分：入门 React 基础 学习 React 元素，这是构建 React SPA 的基本构件。您将学习如何使用 React 元素创建无状态的函数组件，掌握条件渲染和组件渲染的技巧，并在现有网站中添加 React。 第二部分：使用 React 构建有状态组件 交互式 React 网页需要有状态的组件来管理自身状态，并可通过 props 将状态传递给子组件。您将创建有状态组件以接受用户输入、添加交互元素并在渲染前获取数据。 第三部分：将 UI 拆分为组件层次结构 采用基于组件的方法构建的单页面应用具有良好的可扩展性。在开发 SPA 时，首先要识别组件并建立组件的层次结构。您将学习如何识别和创建可重用组件，并掌握在多个组件之间共享数据的原则。 第四部分：使用生命周期方法管理应用状态 状态管理是一项复杂的任务，需要清晰理解组件的生命周期。前端开发人员需要掌握 React 组件的生命周期方法，以便在组件不同阶段高效地管理状态。 第五部分：使用 Jest 测试 React 类组件 测试是开发过程中不可或缺的环节，能够帮助早期识别缺陷/错误。单元测试涉及对软件程序或应用的各个独立组件进行测试，作为 React 开发人员，您的组件应得到充分测试，以确保正确性、完整性和性能。

Building Interactive Web Pages Using Modern JavaScript (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-interactive-web-pages-using-javascript

简介: 课程名称：使用现代 JavaScript 构建交互式网页 课程概述：在强大的在线存在感的商业环境中，企业希望为消费者提供丰富的交互式用户体验。虽然 HTML5 和 CSS3 框架能够帮助您构建静态网页，但要使网页具备互动性，您需要一种可以被浏览器理解的编程语言。JavaScript 是全球互联网的核心技术之一。在本课程中，您将学习如何使用 JavaScript 为网页添加行为，创建更具互动性的网页内容，包括动画、菜单、滚动文本、交互式地图以及其他活泼的内容。所有主要的网页浏览器都有专用的 JavaScript 引擎来执行用户设备上的代码。 课程大纲： 1. **入门 JavaScript 例程**：学习动态类型、循环、条件语句和函数等基础知识，掌握 JavaScript 这门多用途的语言。 2. **使用对象和数组处理数据**：了解 JSON 数据格式，并学习如何使用对象和数组结构化数据，以及应用数组方法进行数据转换。 3. **使用 DOM 和 DOM 事件开发交互式网页**：学习如何通过理解 DOM 和 DOM 事件来增加网页的互动性，让用户体验更加丰富。 4. **使用客户端 JavaScript 验证用户数据**：学习如何在客户端进行数据验证，减少服务器验证带来的网络负担。 5. **使用 HTTP 协议与应用服务器交互**：了解 HTTP 协议及其方法，学习如何与应用服务器交换信息。 6. **使用 Promises 和 Callbacks 构建异步数据驱动应用程序**：学习如何构建异步应用，避免因数据获取延迟而导致的页面无响应。 7. **使用 JavaScript 优化静态资源的交付**：学习如何优化静态资源（如 JS、CSS、图像）的交付，提高用户体验的响应速度。 8. **使用 JavaScript 测试框架和库测试网页应用**：学习如何使用 JavaScript 库来编写测试用例，确保网页应用的质量。 这个课程旨在帮助您掌握使用现代 JavaScript 创建极具互动性和响应性的网页的技能。

Building Modern .NET Applications on AWS (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/aws-building-modern-net-applications

简介: 课程名称：在AWS上构建现代.NET应用程序 课程概述： 在现代云原生应用程序开发中，构建可扩展、高可用且完全托管的无服务器架构往往是目标。这意味着可以减少操作维护的负担，更加专注于应用程序和在市场中区分自身的业务特定项目。在本课程中，我们将介绍如何在AWS上构建现代的绿地无服务器后端。 在AWS上构建全新应用程序与将现有应用程序迁移到AWS是不同的任务。当你需要将现有应用程序迁移到AWS时，你可能会首先考虑使用Amazon EC2作为虚拟机，或者使用Docker容器和托管服务如Amazon Elastic Container Service或Amazon Elastic Kubernetes Service。这些都是很好的应用程序托管选项，但在大多数情况下，它们仍然要求你对托管应用程序的基础设施有一定的了解。 《在AWS上构建现代.NET应用程序》将探讨如何使用Amazon API Gateway进行无服务器API托管，使用AWS Lambda进行无服务器计算，以及使用Amazon Cognito进行无服务器身份验证来构建API驱动的应用程序。我们将遵循API驱动的开发过程，首先模拟API的外观。课程涵盖了Amazon API Gateway的所有细节，你将了解它提供的不仅仅是API托管。 随后，我们将使用Amazon Cognito为API添加身份验证。你将学习如何支持Cognito的授权流程，并将其构建到API中。接着，我们将添加一个由API Gateway触发的Lambda后端，Lambda函数将使用AWS SDK执行各种数据处理任务。你将了解Lambda存在的各种配置，并学习如何创建和管理Lambda函数。我们的一些API功能将需要多个Lambda函数依次执行，类似于一个工作流，我们将使用AWS Step Functions创建无服务器工作流。最后，我们将讨论如何利用AWS功能在每一层优化API。 注意：该课程有四个版本，对于Node.js、Python和Java开发者分别有“在AWS上构建现代Node.js应用程序”、“在AWS上构建现代Python应用程序”和“在AWS上构建现代Java应用程序”。这些课程在很大程度上重叠，总体上我们建议选择专注于你计划使用的SDK的课程来开发基于AWS云的应用程序。 预期学习者需要具备AWS的基本知识，例如了解AWS全球基础设施的基本概念、AWS身份与访问管理（IAM）的高层次理解，以及了解Amazon EC2实例、Amazon S3、VPC等基本AWS术语。

Building Modern Java Applications on AWS (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-modern-java-applications-on-aws

简介: 课程名称：在AWS上构建现代Java应用程序 课程概述： 在现代云原生应用程序开发中，构建可扩展、高可用且完全托管的无服务器架构通常是目标，这样可以降低运维开销，让开发者更专注于应用程序及业务特定项目。该课程将涵盖如何在AWS上构建现代的无服务器后端应用。 与将现有应用迁移至AWS不同，构建新应用需要采用不同的方法。在迁移现有应用时，可能会选择使用Amazon EC2虚拟机、Docker容器及其托管服务（如Amazon Elastic Container Service或Amazon Elastic Kubernetes Service）。尽管这些都是很好的托管选项，但通常仍需关注基础设施的运作。 本课程将探讨如何使用Amazon API Gateway构建API驱动的无服务器应用，利用AWS Lambda实现无服务器计算，并使用Amazon Cognito进行无服务器身份验证。我们将遵循API驱动开发流程，首先设计API的外观。课程将深入讲解Amazon API Gateway的各种功能，它不仅仅是API托管工具。 接下来，我们将使用Amazon Cognito为API添加身份验证，了解其授权流程及如何将其集成到API中。然后，将添加一个由API Gateway触发的Lambda后端，Lambda函数将使用AWS SDK执行各种数据处理任务。课程还将介绍Lambda的不同配置，并展示如何创建和管理Lambda函数。某些API功能可能需要多个Lambda函数按特定顺序执行，我们将利用AWS Step Functions创建无服务器工作流。最后，我们将讨论如何利用AWS功能在各层优化API。 课程版本： 此课程针对Java开发者，类似的还有针对Node.js、Python和.NET开发者的版本。各课题内容大体重叠，建议学习者根据计划使用的SDK选择课程。 先决条件： 我们期望学习者需要具备基本的AWS知识，包括AWS全球基础设施的基础知识、AWS身份与访问管理(IAM)的高水平了解，以及对Amazon EC2实例、Amazon S3和VPC等基本AWS术语的理解。

Building Modern Node.js Applications on AWS (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-modern-node-applications-on-aws

简介: 课程名称：在AWS上构建现代Node.js应用程序 概述：在现代云原生应用开发中，构建可扩展、高可用且完全托管的无服务器架构通常是目标。这意味着您和您的企业需要减少运维负担，更专注于应用程序和业务特定项目，从而在市场上脱颖而出。本课程将介绍如何在AWS上构建一个现代化的无服务器后端。 在AWS上构建全新应用程序与将现有应用程序迁移到AWS是两项不同的任务。当您需要将现有应用程序移动到AWS时，可能首先会考虑使用亚马逊EC2作为虚拟机，或使用Docker容器和容器托管服务，如亚马逊弹性容器服务（ECS）或亚马逊弹性Kubernetes服务（EKS）。虽然这些都是不错的应用托管选项，但大多数情况下仍需关注承载应用程序的基础设施。 《在AWS上构建现代Node.js应用程序》将探索如何使用亚马逊API网关进行无服务器API托管，利用AWS Lambda进行无服务器计算，以及使用亚马逊Cognito实现无服务器身份验证来构建API驱动的应用程序。我们将遵循API驱动的开发过程，首先模拟API的外观。您将全面了解亚马逊API网关的所有功能，它不仅仅用于托管API。 接下来，我们将使用亚马逊Cognito为API添加身份验证。您将了解Cognito的授权流程如何运作，以及如何将其集成到API中。然后，我们将添加一个由API网关触发的Lambda后端，Lambda函数将使用AWS SDK执行各种数据处理任务。您将了解Lambda的不同配置，并学习如何创建和管理Lambda函数。我们的API的一些功能将需要多个Lambda函数按特定顺序执行，类似于工作流，我们将使用AWS步骤函数（Step Functions）创建无服务器工作流。最后，我们将讨论如何使用AWS的功能在每个层级优化您的API。 注意：该课程有三个版本，针对Node.js开发者的“在AWS上构建现代Node.js应用程序”，针对Python开发者的“在AWS上构建现代Python应用程序”，以及针对Java开发者的“在AWS上构建现代Java应用程序”。这些课程在很大程度上是重叠的，通常我们建议您选择专注于您计划用于开发AWS云基础应用程序的SDK的课程。 我们期待您对AWS有基本的了解。您应该熟悉一些概念，例如AWS全球基础设施的基本知识，了解区域和可用区的概念；高层次理解AWS身份和访问管理（IAM），以及它如何用于控制对AWS资源的访问；您还应理解什么是亚马逊EC2实例，什么是亚马逊S3，什么是VPC，以及其他基本的AWS术语。

Building Modern Python Applications on AWS (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-modern-python-applications-on-aws

简介: 课程名称：在AWS上构建现代Python应用程序 概述： 在现代云原生应用程序开发中，构建可扩展、高可用和全托管的无服务器架构是常见目标。这将减少你的运营负担，使你能够更专注于独特的应用程序和业务项目，从而在市场中脱颖而出。本课程将介绍如何在AWS上构建一个现代的、全新的无服务器后端。 在AWS上构建全新的应用程序，与将现有应用程序迁移到AWS是不同的任务。当您需要将现有应用程序移到AWS时，您可能会首先考虑使用Amazon EC2作为虚拟机，或者使用Docker容器和像Amazon Elastic Container Service或Amazon Elastic Kubernetes Service这样的容器托管服务。虽然这些都是出色的应用程序托管选项，但在大多数情况下，它们仍然要求您对托管应用程序的底层基础设施保持一定的关注。 课程内容： 《在AWS上构建现代Python应用程序》将探讨如何使用Amazon API Gateway构建一个驱动API的应用程序，用于无服务器API托管，使用AWS Lambda进行无服务器计算，以及使用Amazon Cognito进行无服务器身份验证。我们将遵循API驱动的开发流程，首先模拟API的外观。课程将深入介绍Amazon API Gateway的所有细节，学习到它不仅仅是一个API托管服务。 随后，我们将使用Amazon Cognito为API添加身份验证，学习Cognito的授权流程以及如何将其集成到API中。接下来，我们将为API Gateway配置一个Lambda后端，该Lambda功能将触发各种数据处理任务。您将了解不同的Lambda配置，并学习如何创建和管理Lambda函数。我们的API某些功能将需要多个Lambda函数按照特定顺序执行，我们将使用AWS Step Functions创建无服务器工作流。最后，我们将讨论如何利用AWS功能在每个层面上优化您的API。 注意：该课程有多个版本，针对不同开发者合理选择，如“在AWS上构建现代Node.js应用程序”针对Node.js开发者，“在AWS上构建现代Java应用程序”针对Java开发者，“在AWS上构建现代.NET应用程序”针对.NET开发者，而本课程则专为Python开发者设计。这些课程在很大程度上是重叠的，通常建议您选择专注于您计划使用的SDK来开发AWS云应用的课程。 预期知识： 我们期望您对AWS已有基本了解，例如AWS全球基础设施的基础知识，包括区域和可用区。您还应该对AWS身份与访问管理（IAM）有高层次的理解，知道它是如何控制对AWS资源的访问。您也应了解什么是Amazon EC2实例，Amazon S3的功能，什么是VPC以及其他基本的AWS术语。 课程大纲： 第1部分：第1周 第2部分：第2周 第3部分：第3周 第4部分：第4周 第5部分：第5周 第6部分：第6周

Building Navigational Workflows Using React (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-navigational-workflows-using-react

简介: 课程名称：使用 React 构建导航工作流 课程概述：表单是现代工作流程中不可或缺的一部分。它们是收集、验证和存储用户数据的主要方式，能够提供卓越的用户体验。React 库通过受控组件帮助开发者构建表单。与此同时，开源库如 Formik 可用于高效处理表单输入验证和提交。此外，React 库还支持 React Router 库，使开发者能够快速实现组件之间的路由。在本课程中，您将探索 React 表单、Formik 库和 React Router 库，以创建导航工作流。 课程大纲： 1. **第一部分：在 React 中构建表单** 描述：表单是任何现代工作流程的核心部分。它们帮助构建交互式网页应用程序，允许用户提供所需的输入。React 使用两种不同的方法来捕获和验证用户输入。 2. **第二部分：使用 Formik 在 React 中构建表单** 描述：当表单变得庞大时，跟踪和访问控制状态的任务将变得复杂。Formik 库帮助将值进出表单状态，执行用户输入的验证并处理表单提交。 3. **第三部分：使用 React Router 在视图之间导航** 描述：当用户在单页应用（SPA）中执行任务时，需要在应用的不同视图之间移动。在 SPA 中，组件对应的视图是显示或隐藏给用户的，而不是请求服务器获取新页面。React 库本身不支持内置路由，因此使用外部的 React Router 库来实现路由功能。

Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-no-code-apps-with-appsheet-foundations

简介: 课程名称：使用AppSheet构建无代码应用：基础 课程概述：本课程将教授无代码应用开发的基础知识，并帮助您识别无代码应用的使用案例。课程提供了AppSheet无代码应用开发平台的概述和功能介绍。您将学习如何使用电子表格中的数据创建应用，如何利用AppSheet视图来构建应用的用户体验，并将应用发布给最终用户。 课程大纲： 1. 介绍：介绍AppSheet课程的内容。 2. AppSheet概述：定义无代码应用开发的基本概念，并提供AppSheet功能的概述。 3. 开始入门：学习如何开始使用AppSheet，并理解AppSheet编辑器的用户界面。 4. 数据利用：了解如何将数据源与您的应用关联。 5. 定义应用的用户体验：使用AppSheet编辑器来定义应用的用户体验。 6. 发布您的应用：描述应用的发布过程。 7. 课程回顾：回顾“使用AppSheet构建无代码应用：基础”课程的内容。 这门课程适合希望快速掌握无代码应用开发的学习者，通过理论与实践相结合的方式，帮助您掌握使用AppSheet创建和发布应用的技能。

Building No-Code Apps with AppSheet: Implementation (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-no-code-apps-with-appsheet-implementation

简介: 课程名称：构建无代码应用程序与 AppSheet：实施 课程概述：本课程教您如何使用 AppSheet 实现各种功能，包括数据组织和管理、应用程序安全性、应用中的操作和集成。课程还涵盖了管理和升级应用、提升性能以及故障排除等主题。 课程大纲： - 第一部分：模块 2：为您的应用添加行为 描述：通过 AppSheet 的操作和行为为您的应用程序添加功能。 - 第二部分：模块 4：集成 描述：将您的应用与外部应用程序和服务集成，以便访问应用使用的数据。 - 第三部分：模块 8：课程回顾 描述：课程回顾以及在课程中获得的知识。

Building on the SIR Model (Coursera) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/learn/building-on-the-sir-model

简介: 课程名称：基于SIR模型的扩展 课程概述： 本课程是该系列的第三门课，重点研究在流行病发生早期阶段中，偶然事件如何影响流行病的发展。与其他两门课程的确定性建模不同，本课程将介绍多种与随机性相关的案例，并介绍利用R语言进行建模的简单方法。您将学习在传染病传播动力学中个体结构的重要性，以及如何建立与媒介传播疾病相关的模型，包括罗斯-麦克唐纳模型。即使将来您不从事数学模型的设计与模拟，具备评估模型优缺点的能力，识别改进空间也十分重要。本课程提供了一次批判性同行评审建模研究的机会，帮助您提升相关技能。 课程大纲： 1. **基于SIR模型的随机性构建** 介绍早期流行病中的偶然性及其对未来发展的影响，学习如何使用R进行随机性建模。 2. **基于SIR模型的异质性构建** 探讨在传染病中，某些群体如何在传播中占据重要地位，以及如何建模具有不同人口结构的感染情况。 3. **基于SIR模型的媒介传播疾病构建** 学习如何扩展模型以涵盖媒介传播疾病，包括罗斯-麦克唐纳模型，这为理解此类疾病提供基础。 4. **作业：建模研究批评** 进行建模研究的批判性评审，以锻炼评估模型的能力和应用所学知识。 本课程旨在让您深入理解流行病学建模的复杂性，并提高您的科学评估能力。

Building R Packages (Coursera) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：构建 R 包 课程概述：编写高质量的数据科学代码只是工作的一部分。为了最大化数据科学软件的实用性和可重用性，代码需遵循社区标准进行组织和分发，并提供良好的用户体验。本课程涵盖了 R 软件如何组织和分发的主要方式。我们将学习 R 包开发、编写良好的文档和案例、创建稳健的软件、跨平台开发、持续集成工具以及通过 CRAN 和 GitHub 分发包的相关知识。学习者将制作满足 CRAN 提交标准的 R 包。 课程大纲： 1. 主题：R 包入门 描述：介绍 R 包的基础知识与开发流程。 2. 主题：文档与测试 描述：学习如何撰写高质量的文档及进行软件测试。 3. 主题：许可、版本控制与软件设计 描述：探讨软件许可、版本控制的重要性与设计原则。 4. 主题：持续集成与跨平台开发 描述：介绍持续集成的重要性与跨平台开发的实用方法。